第八章 CUDA内存应用与性能优化篇(下篇)

news/2024/5/19 15:23:30 标签: 性能优化, 深度学习, 人工智能, 边缘计算

cuda教程目录

第一章 指针篇
第二章 CUDA原理篇
第三章 CUDA编译器环境配置篇
第四章 kernel函数基础篇
第五章 kernel索引(index)篇
第六章 kenel矩阵计算实战篇
第七章 kenel实战强化篇
第八章 CUDA内存应用与性能优化
第九章 CUDA原子(atomic)实战篇
第十章 CUDA流(stream)实战篇
第十一章 CUDA的NMS算子实战篇
第十二章 YOLO的部署实战篇
第十三章 基于CUDA的YOLO部署实战篇

cuda教程背景

随着人工智能的发展与人才的内卷,很多企业已将深度学习算法的C++部署能力作为基本技能之一。面对诸多arm相关且资源有限的设备,往往想更好的提速,满足更高时效性,必将更多类似矩阵相关运算交给CUDA处理。同时,面对市场诸多教程与诸多博客岑子不起的教程或高昂教程费用,使读者(特别是小白)容易迷糊,无法快速入手CUDA编程,实现工程化。
因此,我将结合我的工程实战经验,我将在本专栏实现CUDA系列教程,帮助读者(或小白)实现CUDA工程化,掌握CUDA编程能力。学习我的教程专栏,你将绝对能实现CUDA工程化,完全从环境安装到CUDA核函数编程,从核函数到使用相关内存优化,从内存优化到深度学习算子开发(如:nms),从算子优化到模型(以yolo系列为基准)部署。最重要的是,我的教程将简单明了直切主题,CUDA理论与实战实例应用,并附相关代码,可直接上手实战。我的想法是掌握必要CUDA相关理论,去除非必须繁杂理论,实现CUDA算法应用开发,待进一步提


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