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CUDA入门与深度神经网络加速2022(SVIP)

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CUDA入门与深度神经网络加速2022(SVIP)

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详情介绍

CUDA入门与深度神经网络加速课程介绍:

CUDA全称Compute Unified Device Architecture,CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。它提供了对其它编程语言的支持,如C/C++,Python,Fortran等语言。只有安装CUDA才能够进行复杂的并行计算。主流的深度学习框架也都是基于CUDA进行GPU并行加速的,几乎无一例外.

课程目录:

目录截图:

CUDA入门与深度神经网络加速2022(SVIP)

详细目录:

——/01.人工智能/SL-CUDA入门与深度神经网络加速/
├──00-课程小序章
| └──1-CUDA入门与深度神经网络加速 开课仪式.pdf 512.19kb
├──第1章 CUDA C编程及GPU基本知识
| ├──第1节 GPU基本架构及特点
| | └──1.CPU与GPU的基础知识.vep 41.27M
| ├──第2节 CUDA C编程基本知识
| | └──2.CUDA编程的重要概念.vep 78.38M
| ├──第3节 并行计算向量相加
| | └──3.并行计算向量相加.vep 125.15M
| ├──第4节 实践
| | ├──4.实践向量相加.vep 37.28M
| | ├──【代码】向量相加的CUDA代码.zip.zip 233.27kb
| ├──第5节 作业练习
| | └──【作业】.doc 215.50kb
| └──3-CUDA C编程及GPU基本知识.pdf 826.24kb
├──第2章 CUDA C编程:矩阵乘法
| ├──第1节 为什么矩阵乘法适合GPU实现
| | └──5.为什么矩阵乘法适合GPU实现.vep 26.52M
| ├──第2节 矩阵乘法的GPU基础实现
| | └──6.矩阵算法的GPU实现.vep 42.55M
| ├──第3节 矩阵乘法GPU进阶实现
| | └──7.矩阵乘法的GPU进阶实现.vep 113.63M
| ├──第4节 代码实践
| | ├──【代码】L2 MatrixMultiple.zip 16.98kb
| | └──8.为什么矩阵乘法适合GPU实现.vep 39.51M
| ├──第5节 作业
| | └──9.作业题目.vep 9.62M
| └──【课件】矩阵乘法(新).pdf 669.64kb
├──第3章 cuda stream 和 Event
| ├──第1节 CUDA Stream介绍
| | └──10.CUDA Stream介绍.vep 80.78M
| ├──第2节 CUDA Stream为什么有效
| | └──11.CUDA Stream为什么有效.vep 50.13M
| ├──第3节 CUDA Stream 默认流的表现
| | ├──12.CUDA Stream默认流的表现.vep 33.77M
| ├──第4节 CUDA Event
| | └──13.CUDA Event.vep 10.47M
| ├──第5节 CUDA 同步操作
| | ├──haoke8下载必看
| | └──14.CUDA 同步操作.vep 30.00M
| ├──第6节 NVVP工具演示
| | └──15.NVVP.vep 32.71M
| └──【课件】CUDA C编程:cuda stream and envet.pdf 1.43M
├──第4章 cuDNN与cuBLAS
| ├──第1节 课程回顾
| | └──16.课程回顾.vep 26.08M
| ├──第2节 cuBLAS
| | └──17.cuBLAS.vep 133.22M
| ├──第3节 cuDNN
| | └──18.cuDNN.vep 98.56M
| ├──第4节 实践
| | ├──19.实践卷积神经网络.vep 47.28M
| | └──【代码】L4 cuDNN.zip 208.62kb
| └──【课件】CUDA C编程:卷积实现与cudnn、cublas.pdf 1009.27kb
├──第5章 TensorRT介绍
| ├──第1节 TensorRT是什么
| | └──20.TensorRT是什么.vep 23.65M
| ├──第2节 TensorRT整体工作流程与优化策略
| | └──21.TensorRT优化策略.vep 23.67M
| ├──第3节 TensorRT的组成与基本使用流程
| | └──22.TensorRT使用的基本流程.vep 75.15M
| ├──第4节 TensorRT demo:SampleMNIST
| | └──23.demo.vep 30.92M
| ├──第5节 TensorRT进阶
| | └──24.TensorRT进阶.vep 84.04M
| └──【课件】TensorRT介绍 .pdf 2.40M
├──第6章 TensorRT plugin用法
| ├──第1节 Plugin介绍
| | └──25.plugin介绍.vep 19.07M
| ├──第2节 Static Shape Plugin
| | └──26.Dynamic Shape Plugin API & Demo.vep 37.12M
| ├──第3节 Dynamic Shape Plugin
| | └──27.Dynamic Shape Plugin API & Demo.vep 58.00M
| ├──第4节 PluginCreator注册
| | └──28.PluginCreator注册.vep 21.88M
| ├──第5节 延伸:TensorRT如何debug
| | └──29.Debug Plugin经验.vep 35.75M
| └──【课件】TensorRT plugin用法.pdf 2.18M
├──第7章 TensorRT加速
| ├──第1节 TRT FP16优化
| | └──30.TRT FP16优化.vep 14.73M
| ├──第2节 TRT INT8量化算法
| | ├──31,TRT INT8量化算法(上).vep 133.54M
| | └──32.TensorRT INT8量化算法(下).vep 100.03M
| ├──第3节 TRT大规模上线经验
| | └──33.TRT大规模上线.vep 73.85M
| └──【课件】TensorRT INT8量化加速.pdf 2.72M
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