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并行化计算与CUDA编程(第五期)

07月26日

8周

0人

此课程所属【人工智能职业方向】专业,专业内有不少于15门推荐课程,目前平台推出【专业课程0元学】活动,只需0元即可在所有的专业课程中任选5门学习,超值优惠,助您快速成长!点击这里了解

讲师
yzm
叶智铭
毕业于中山大学数学与应用数学专业。参与过医学图像处理、文本比对加速等CUDA项目,有着丰富的CUDA编程经历和实践经验。

课程简介
近年来,显卡的更新换代也比较快,NVIDIA今年的发布会也宣布了RTX3080TI即将到来。显卡的运算能力也越来越强。
很多人对显卡的了解可能源于游戏,但是你的显卡不止能用来打游戏,还可以利用CUDA编程,对图像处理、机器学习等诸多领域进行大幅度的提速。
如今GPU的发展越来越快,在图像处理和深度学习领域更为突出,很多的计算机开源库,如OpenCV, TensorFlow,pytorch等等都提供了CUDA接口。很多的开源项目也提供了使用GPU的情况,比如yolov3等,可以说GPU由于其高效,使用也越来越普遍。
本课程属于CUDA入门的课程,旨在让学员对GPU的架构以及GPU编程有一个初步的认识,能在实际情况下用CUDA完成一些并行化的加速。了解了CUDA的原理和调用方法,可以在日常中用CUDA解决更多并行化的问题,而不受限于开源库的API接口。

课程章节
  • 第1课 从零开始,手把手的环境搭建教程:CUDA硬件环境,软件环境介绍,CUDA在WINDOWS和LINUX平台上的详细安装步骤,GPU与CPU数据传输简单示例
  • 第2课 快速掌握CUDA编程基础原理:介绍CUDA编程的并行原理,了解线程、线程块、网格等概念,了解CUDA的同步机制,CUDA官方库的使用
  • 第3课 CUDA编程实战:利用CUDA实现几种常见的模型,如映射变换、累计求和、转置与排序,获得大幅度提速
  • 第4课 程序调试,BUG定位,快速修正代码bug的技巧:CUDA的简单调试,对CUDA进行计时找到耗时点,输出CUDA的错误信息,方便修改,CUDA可视化工具的使用
  • 第5课 CUDA提速的高级技巧,CUDA流的应用:CUDASTREAM,CUDA流的使用、同步,用CUDA流完成矩阵运算
  • 第6课 OPENCV介绍,手把手教你安装,配置和使用OPENCV(在后续的课程中需要对图片进行操作,所以这里会简单介绍OPENCV图像开源库)
  • 第7课 实时图片渲染,CUDA+OPENCV的图像处理实战:利用CUDA进行图像处理(灰度变换,直方图增强等)
  • 第8课 CUDA提速的综合示例:用CUDA实现图片的图像色彩分割
学费

学费: ¥400 ( 固定学费: ¥100, 逆向学费: ¥300 )

新颖的课程收费形式:“逆向收费”约等于免费学习,仅收取100元固定收费+300元逆向学费,学习圆满则逆向学费全额返还给学员!




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