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〖课程介绍〗:4 z* o9 H( m8 C' u5 F R6 q: U) J
7 j$ @/ T: ?# P; _- T# O 近年来,随着深度学习的高速发展,大数据技术的普及,接下来紧接的会普及发展的想必就是硬件层面的配合,而GPU无疑是最重要的趋势。过去几年,计算领域我们目睹了英伟达(NVIDIA)公司带来的变革。计算统一设备架构(Compute Unified Device Architecture, CUDA)编程语言的引入,第一次使这些非常强大的图形处理器为C程序员日常所用,以应对日益复杂的计算工作。从嵌入式设备行业到家庭用户,再到超级计算机,所有的一切都因此而改变。
( [$ q# [3 z7 T; `3 c 计算机软件界最大的变迁是从串行编程转向了并行编程。其中,CUDA起到了重要的作用。究其本质,图形处理单元(Graphics Processor Unit,GPU)是为高速图形处理而设计的,它具有天然的并行性。CUDA采用了一种简单的数据并行模型,再结合编程模型,从而无需操纵复杂的图形基元。8 @% N9 K. g6 G6 |2 f. v) \" s
3 w {3 ?' m2 K9 ?) X U+ H2 L 我们也可以轻而易举的发现各种各样的开源计算机库,例如OpenCV,Caffe,TensorFlow等等,都提供了对应于GPU的使用接口,使得GPU的使用越来越主流而高效。; k- L3 f6 }! I- _5 y$ u
9 |) ]: b5 k: H: ~6 T 本课程主要分为四部分,分别涵盖了硬件搭载知识、CUDA编程基础、CUDA性能优化与设计、实战项目经验。
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8 `- i: ?/ g0 @! J2 ~5 K* m J7 S9 g〖课程目录〗:1 r. `, f% m- V' k6 m3 ?
" ^. ` {* x" C6 c/ J( P 一. GPU与CUDA背景基础介绍
1 M% y3 A& T5 d) T" n/ d# J 第1课 CUDA硬件环境,体系结构,软件环境介绍,包括平台、架构、开发工具和热点技术- G1 Y# f" g, K2 s7 C& e4 R
第2课 并行编程介绍,CUDA核心概念,包括网格、线程块,不同类型内存的工作机制/ W* ^$ _8 I3 r- j* h/ z+ Y
8 ?7 b" o) P0 W1 d6 |0 S( ~% r' C 二. CUDA编程基础( A: L5 |/ t# k* K" @& _& Z; C: Q4 C8 y& s! J3 Z3 g( U
第3课 CUDA设备内存、常量内存、共享内存和纹理内存,CUDA流和事件) o6 W" P* D4 E6 i
第4课 CUDA执行模式、线程调度、内核执行和CUDA存储器的使用5 r4 J0 v1 U! i3 c# r6 m! o
第5课 CUDA流处理器簇、多GPU编程、纹理操作
3 w1 y5 v! [( Y* m 三. CUDA性能优化与设计, G. y* D' b% M9 c( P5 Y$ ~8 G) p- ^8 I* O
第6课 CPU/GPU协同编程,串行/并行程序中提高并行度的常用策略
* W& G$ t$ x" p8 s3 b+ x: S- K4 N+ u 第7课 流式负载以及使用GPU做应用程序性能优化常用策略& Y2 f/ W/ o4 _! l9 U4 Z$ k2 y: @2 J+ g( L
第8课 在集群中使用CUDA1 t% L. ~4 a' ], J2 c, R1 F: s- _
四. 实战项目经验* N# s/ F9 g4 R5 u
第9课 应用CUDA做高维数据处理7 Z+ ]5 u0 R8 h0 q
第10课 CUDA+OpenGL做图形渲染) A3 H* ]+ h g% W5 |& ~% \ q# v9 K9 D, I3 U' b& W
第11课 CPGPU实现视频流实时光流跟踪2 b" O2 a* @4 k3 ^" U! V X X+ |; ~# K1 N5 M3 S' i& d
第12课 深度学习框架中的GPU应用
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