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課程目錄:CUDA培訓
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課程大綱:

    CUDA培訓

 

 

 

CUDA入門
1. CUDA 簡介
2. CUDA kernel函數,warp,線程組織
3. 系統架構
4. 內存映射
5. CUDA三步式編程結構
在CUDA-GDB中理解CUDA
1. CUDA-GDB 基本用法
2. 觀察GPU寄存器
3. 觀察錯誤信息
4. 從GPU上打印信息
5. 試驗:編譯和調試向量乘法程序
使用NSight調試CUDA程序
1. NSight簡介,安裝和設置環境信息
2. 在CUDA info窗口觀察計算狀態
3. 試驗:編譯和調試矩陣向量乘法程序
4. 試驗:使用Nsight調試CUDA程序
使用CUDA profiler 優化CUDA程序
1. 測量GPU時間,nvprof,命令行選項
2. 分析熱點,采樣視圖
3. 內存優化,共享內存
4. 試驗:使用nvprof優化CUDA程序
GPU深度學習的應用
深度學習GPU解決方案:
基于GPU的交互式深度學習訓練平臺:DIGITS;
深度學習框架的GPU加速:TensorFlow,Caffe等;
NVIDIA深度學習SDK:cuDNN,TensorRT,NCCL;
深度學習顯卡選擇;
OpenACC并行編程
OpenACC上機實戰:Helloworld
OpenACC四步開發流程:判斷并行性,并行化表達,顯式數據傳遞,優化
判斷并行性:Profile工具pgprof
并行化表達:引導關鍵字Kernerls和Parallel Loop
顯式管理數據的拷貝:引導關鍵字Data
OpenCL并行編程
OpenCL:編程模型,存儲模型
生態(覆蓋intel,amd,nvidia,移動端arm)
CUDA vs OpenCL
OpenCL向哪里走
AMD ROCM HC/HIP編程
AMD并行編程
AMD生態
hipify轉換
HC/HIP編程
HIP vs OpenCL

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