高性能计算培训价格零基础入门从入门到精通

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
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
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
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