大模型一出,各类企业的各类“模型”竞赛般的亮家伙,算力时代抢先到来。2023年4月超算互联网的正式部署,标志着,很快,越来越多的应用都需要巨大的计算资源。
这给传统的计算机体系结构带来了巨大的挑战,计算领域的革命性技术将持续涌现。而基于CUDA的GPU并行程序优化正引领着这场变革的浪潮!
CUDA对于加速模型训练和部署有着显著的积极影响:CUDA提供了强大的并行计算能力,可以大幅度减少训练和推理深度学习模型所需的时间,同时可以帮助开发人员进行大规模的计算和优化模型的部署过程。
使用CUDA的优点显而易见,更创新,更速度、高质量。
技术人的科技嗅觉永远都是最敏锐的,也是最爱学习、不断进修的。自从我们的CPU并行程序优化实战课程面世之后,催更GPU并行程序优化的声音就越来越多、越来越多不同行业的朋友关注到了高性能计算。
附:各路小伙伴随手一截的、最近3个月收到的催更信息
终于,不负众望,我们精心研发的GPU并行程序性能优化实战课程将如期和大家见面。先睹为快(《基于CUDA的GPU并行程序优化实战课程》课程大纲)→
第一章:GPU并行计算导论 | ||
类型 | 内容 | 知识点 |
课堂教学 | CUDA导论及课程介绍 | 并行计算、GPU、CUDA导论 |
课程内容介绍 | ||
课堂教学 | CUDA软件结构 | 异构编程模型 |
课堂实战,第一个CUDA程序:Hello World | CUDA软件结构 | |
kernel函数定义与调用 | ||
CUDA函数前缀 | ||
nvcc编译 | ||
第二章CUDA编程模型 | ||
类型 | 内容 | 知识点 |
课堂教学 | CUDA 内存管理 | CUDA编程模型 |
课堂实战:CUDA实现向量相加 | GPU存储层次 | |
device和host数据传输 | ||
CUDA内存管理API | ||
cudaMalloc() | ||
cudaMemcpy() | ||
cudaFree() | ||
课堂教学 | CUDA线程层次 | thread |
课堂实战:GPU加速模拟信号降噪:一维卷积平滑滤波 | block | |
grid | ||
一维、二维、三维索引 | ||
课堂实战 | CUDA 存储模型 | 寄存器 |
课堂实战:一维卷积平滑滤波程序性能优化(常量内存+共享内存优化) | 共享内存 | |
本地内存 | ||
常量内存 | ||
全局内存 | ||
纹理内存 | ||
第三章CUDA进阶使用 | ||
类型 | 内容 | 知识点 |
课堂教学 | CUDA硬件结构与调度 | SM的结构 |
线程调度机制: | ||
硬件Core、SM、Device到线程层次的映射 | ||
SIMT | ||
线程束 | ||
延迟隐藏 | ||
课堂实战 | CUDA常用编程接口 | 流 |
流和事件 | 事件 | |
课堂实战:流和事件演示实验 | 异步传输 | |
原子操作 | ||
设备管理 | ||
错误管理 | ||
内置数据类型 | ||
原子操作 | ||
课堂实战 | 多GPU数据传输 | Peer-to-Peer Memory Access |
课堂实战:演示实验 | 大数据向量点积运算 | |
第四章 CUDA进阶项目(一) 高性能计算经典问题:基于CUDA的归约及求和优化 |
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类型 | 内容 | 知识点 |
课堂教学 | 归约算法实现及优化 | 访存优化、线程调度优化 |
课堂实战 | 前缀求和算法实现及优化 | 内存优化、线程调度优化 |
课堂实战 | SN递归算法实现及优化 | |
第五章 CUDA进阶项目(二) 高性能计算经典问题:基于CUDA的矩阵乘优化 |
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类型 | 内容 | 知识点 |
课堂教学 | 矩阵乘算法SGEMM实现及优化 | 分块算法、存储、cudaMallocPitch()、分支消除等优化 |
课堂实战 | 稀疏矩阵向量乘算法实现及优化 | 矩阵存储格式CSR、ELL等优化 |
第六章 CUDA进阶项目(三) 基于GPU的人工智能/深度学习框架与图像处理 |
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类型 | 内容 | 备注 |
课堂教学 | CUDA深度神经网络库cuDNN部署与应用 | cuDNN安装 |
轻量级神经网络库Darknet介绍与安装 | darknet安装、参数调优 | |
课堂教学 | 深度学习推理库TensorRT+CUDA加速Pytorch模型 | 利用TensorRT对Pytorch模型推理加速 |
课堂教学 | 基于GPU的图像处理算法优化 | CUDA+CV处理大图像数据 |
导师团介绍:
在《基于CUDA的GPU并行程序优化实战课程》中,我们将通过实战化项目学习带你深入理解GPU的工作原理,并教授最佳实践技巧,帮助你快速解决复杂任务。
你将学习如何使用CUDA编程模型,优化并行算法,充分利用GPU的强大计算能力。通过实际案例和项目实践,你将亲手开发出高效且稳定的GPU并行程序。
无论你是数据科学家、人工智能工程师还是深度学习研究者,或者对高性能计算感兴趣的在校大学生,这门课程都将为你的工作和研究带来质的飞跃!
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时代在发展,技术在飞速演进。
学习是最好的投资,抓住机会,成为不输时代的人。