课程信息
课程介绍
课程目标:
通过该课程的学习,学员应能够对CUDA开发以及性能优化有所了解;对于使用CUDA开发中常用的调试工具有很好的了解和把握;理解并能实现CUDA的深度优化。课程会通过矩阵乘法和卷积计算两种最常用的实例来充分展示优化过程中的技巧和方法。
课程大纲:
主题 | 内容 |
CUDA入门 | 一:GPU并行计算 二:深度学习与GPU 三:CUDA环境搭建 |
CUDA架构 | 一:CUDA架构演变历史 二:SM计算架构 三:存储架构 |
CUDA编程 | 一:CUDA C 编程 二:OPENMP介绍 三:CUDA调试方法 |
编程实例 | 一:矩阵乘法 二:卷积计算 |
CUDA优化 | 一:CUDA通信 二:多卡编程 三:内核优化 四:调优工具使用 |
CUDA常用优化手段 | 一:并发优化 二:流优化 三:访存优化 四:矩阵乘法实例 五:卷积计算实例 |
CUDA的高级优化手段 | 一:指令流效率 二:指令集优化 三:循环展开 四:cache利用率 |
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