精品课

深度神经网络加速:cuDNN 与 TensorRT

内容精简:主讲CUDA核心并行运算操作

知识前沿:涵盖当下主流的深度学习模型加速工具

氛围活跃:与数百位同学交流学习

  • 讲师:杨伟光
  • 讲师:康博

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课程服务

至少3个月

作业批改

助教1v1批改

课程有效期

365天

课程时长

14 h

¥599.00

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课程持续14周 · 每周建议学习8小时

本课程包括:
3个月群内答疑,讲师助教及时解答
课程有效期为1年,建议合理规划学习
课程配有作业练习,助教一对一批改
班主任带班,严格督学,告别拖延
根据学习情况颁发结业证书、优秀学员证书

杨伟光

腾讯高级研究员,大连理工大学硕士,毕业后一直在腾讯从事语音领域深度学习加速上线工作。近10年CUDA开发经验,近5年TensorRT 开发经验,Github TensorRT_Tutorial作者。

康博

高级研究员,主要方向为自然语言处理、智能语音及其在端侧的部署。博士毕业于清华大学,在各类国际AI会议和刊物中发表论文10篇以上,多次获得NIST主办的国际比赛top2成绩。近年来主要研究方向为AI在场景中的落地应用。

深度学习算法商业化落地时都需要进行加速,尤其是在安防、无人驾驶环境感知等对算法速度要求较高的场景中。因此CUDA编程已成为当下AI工程师们的重要技能。尽管NVIDIA推出了CUDA,cuDNN以及TensorRT的官方文档,但对于入门者并不友好,学习效率比较低。因此,我们制作了这门课程,希望大家通过这门课程的学习,能够具备CUDA编程操作能力,使用cuDNN、TensorRT这两个当下热门的深度神经网络加速工具。

课程目标

体系化掌握CUDA基础编程知识和TensorRT实战能够利用GPU开发高性能、高并发的软件系统

目标 O1

GPU并行编程相关理论与CUDA C编程

  • 理解GPU并行编程的理论和概念
  • 学习如何通过CUDA C编写可在GPU上运行的并行程序

目标 O2

GPU并行编程的相关技术及实践

  • 学习并行计算的线性代数库cuBLAS和神经网络库cuDNN
  • 掌握现有的并行计算库使用流程,搭建自己的网络架构

目标 O3

深度学习推理库TensorRT的实践与应用

  • 掌握TensorRT推理框架的应用场景和实践技术栈
  • 完成网络架构的开发与设计工作
  • 编写第三方插件,满足场景中的个性化需求

课程脉络

  • 01 1

    首先了解GPU的基本架构和特点,为什么要使用GPU进行并行化的加速;学习基础的CUDA C语法,使用CUDA语言编写一个简单的例子,通过例子的实际运行,直观感受GPU加速的魅力

  • 02 2

    接着学习NVIDIA官方提供的矩阵运算库cuBLAS,深度神经网络基元库cuDNN和深度学习推理框架TensorRT,通过调用官方的高度优化的库,快速的搭建自己的网络架构和部署在线推理引擎

  • 03 3

    最后通过贯穿课程后半部分的一个实践大作业BERT与ViT模型,练习如何通过主流深度学习框架导出模型,如何将模型转换为TRT格式,如何通过plugin的形式编写自己的算子,完成BERT或者ViT模型完整的构建;学习通过量化模型,压缩数值类型精度的方式加速模型的在线推理

课程大纲

  • 第1章:CUDA C编程及GPU基本知识

    本节课将带领大家认识GPU的基本架构和CUDA C编程的基本语法,以及如何编写一些简单的GPU并行代码。

  • 第2章:CUDA C编程:矩阵乘法

    运用CUDA C编程完成矩阵乘法的GPU实现,通过该例子体会GPU编程的思想,并直观感受GPU加速后的运行效率。

  • 第3章:CUDA Stream 和 Event

    学习如何通过CUDA Stream将主机上的多个核函数(kernel)进行某种顺序的排序;学习CUDA Event如何控制同步,包括CPU/GPU的同步,GPU上不同engine的同步和GPU之间的同步。

  • 第4章:cuDNN与cuBLAS

    学习NVIDIA官方提供的GPU加速深度神经网络基元库(cuDNN),感受官方实现的高度优化的标准网络组件(如前向和反向卷积、池化层、归一化层和激活层);学习了解NVIDIA官方提供的矩阵运算库cuBLAS。

  • 第5章:TensorRT介绍

    学习NVIDIA官方提供的深度学习推理SDK-TensorRT。学习TRT提供的API,掌握如何通过……

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学习收获

  • 1掌握CUDA并行计算系统的分析、开发、调试与优化方法
  • 2熟悉CUDA的基本概念以及主流的并行运算
  • 3了解cuDNN与TensorRT两个深度学习模型加速的主流工具
  • 4具备动手实践深度学习模型的加速的能力
课程适合谁学习
人工智能领域的算法或者开发工程师,尤其是工作涉及深度学习的模型
希望学习并行计算系统的科研工作者以及工程师
课程所需的基础知识
计算机体系结构基础
深度学习基础
线性代数
C语言编程基础

全方位的学习服务

个性化增值服务,学习有保障更高效

  • 作业批改

    作业批改 助教1V1批改作业,定期针对作业中的“通病”进行点评

  • 结业证书

    结业证书 本课程将根据作业完成情况评选结业学员及优秀学员,颁发证书

  • 实时答疑

    实时答疑 讲师微信群答疑,及时解决大家遇到的问题

  • 班班督学

    班班督学 班主任全程带班,不定时“关照”未交作业的同学,克服拖延

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课程大纲
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学习服务
  • 1:【开课仪式】
  • 1小时29分钟 2:【视频】12月10日直播答疑
  • 21分钟 3-1:【视频】CUDA & TensorRT 保姆级安装教程
  • 3-2:【课件】CUDA & TensorRT 保姆级安装教程
  • 3-3:Ubuntu下环境配置手册
  • 8分钟 3-4:【视频】如何获得免费的GPU服务器资源
  • 第1章: CUDA C编程及GPU基本知识 4节课程1篇阅读材料·1次作业·1小时4分钟

    本章节将带领大家认识GPU的基本架构和CUDA C编程的基本语法,以及如何编写一些简单的GPU并行代码。

  • 第1节: GPU基本架构及特点

  • 4-1:【课件】CUDA C编程及GPU基本知识
  • 12分钟 4-2:【视频】CPU与GPU的基础知识
  • 第2节: CUDA C编程基本知识

  • 17分钟 5:【视频】CUDA编程的重要概念
  • 第3节: 并行计算向量相加

  • 26分钟 6:【视频】并行计算向量相加
  • 第4节: 实践

  • 7-1:【代码】Demo I
  • 8分钟 7-2:【视频】实践向量相加
  • 7-3:【作业】第一章
  • 7-4:【作业讲解】作业1思路讲解
  • 第2章: CUDA C编程:矩阵乘法 5节课程1篇阅读材料·1次作业·1小时10分钟

    运用CUDA C编程完成矩阵乘法的GPU实现,通过该例子体会GPU编程的思想,并直观感受GPU加速后的运行效率。

  • 第1节: 为什么矩阵乘法适合GPU实现

  • 8-1:【课件】CUDA C编程:矩阵乘法
  • 10分钟 8-2:【视频】为什么矩阵乘法适合GPU实现
  • 第2节: 矩阵乘法的GPU基础实现

  • 9分钟 9:【视频】矩阵算法GPU实现
  • 第3节: 矩阵乘法GPU进阶实现

  • 39分钟 10:【视频】矩阵乘法的GPU进阶实现
  • 第4节: 代码实践

  • 11-1:【代码】MatrixMultiple
  • 9分钟 11-2:【视频】CUDA矩阵乘法实践
  • 第5节: 作业题目

  • 2分钟 12-1:【视频】作业题目
  • 12-2:【作业】第二章
  • 12-3:【作业讲解】作业2思路讲解
  • 第3章: cuda stream 和 Event 6节课程·52分钟

    学习如何通过CUDA Stream将主机上的多个核函数(kernel)进行某种顺序的排序;学习CUDA Event如何控制同步,包括CPU/GPU的同步,GPU上不同engine的同步和GPU之间的同步。

  • 第1节: CUDA Stream介绍

  • 13-1:【课件】CUDA C编程:cuda stream and envet
  • 18分钟 13-2:【视频】CUDA Stream介绍
  • 第2节: CUDA Stream为什么有效

  • 10分钟 14:【视频】CUDA Stream为什么有效
  • 第3节: CUDA Stream 默认流的表现

  • 6分钟 15:【视频】CUDA Stream默认流的表现
  • 第4节: CUDA Event

  • 3分钟 16:【视频】CUDA Event
  • 第5节: CUDA 同步操作

  • 7分钟 17:【视频】CUDA 同步操作
  • 第6节: NVVP工具演示

  • 6分钟 18:【视频】NVVP
  • 第4章: cuDNN与cuBLAS 4节课程·1小时26分钟

    学习NVIDIA官方提供的GPU加速深度神经网络基元库(cuDNN),感受官方实现的高度优化的标准网络组件(如前向和反向卷积、池化层、归一化层和激活层);学习了解NVIDIA官方提供的矩阵运算库cuBLAS。

  • 19:【资料】BERT学习资料
  • 第1节: 课程回顾

  • 20-1:【课件】CUDA C编程:卷积实现与cudnn、cublas
  • 7分钟 20-2:【视频】课程回顾
  • 第2节: cuBLAS

  • 38分钟 21:【视频】cuBLAS
  • 第3节: cuDNN

  • 22-1:【代码】conv_cudnn
  • 28分钟 22-2:【视频】cuDNN
  • 第4节: 实践

  • 11分钟 23:【视频】实践卷积神经网络
  • 第5章: TensorRT介绍 7节课程1篇阅读材料·1次作业·1小时10分钟

    学习NVIDIA官方提供的深度学习推理SDK——TensorRT,学习TRT提供的API,掌握如何通过TRT的解析器来解析主流深度学习框架训练的模型,并通过一个例子直观感受一个pt模型或onnx模型如何部署在优化运行时引擎。

  • 第1节: TensorRT是什么

  • 24-1:【课件】TensorRT介绍
  • 8分钟 24-2:【视频】TensorRT是什么
  • 第2节: TensorRT整体工作流程与优化策略

  • 7分钟 25:【视频】TensorRT优化策略
  • 第3节: TensorRT的组成与基本使用流程

  • 12分钟 26:【视频】TensorRT使用的基本流程
  • 第4节: TensorRT demo:SampleMNIST

  • 8分钟 27:【视频】demo
  • 第5节: TensorRT进阶

  • 15分钟 28:【视频】TensorRT进阶
  • 第6节: Demo演示

  • 9分钟 29:【视频】Demo演示
  • 第7节: 作业实践(建议学完第6章再完成)

  • 30-1:【作业】第五章
  • 30-2:第五章作业思路
  • 8分钟 30-3:【视频】如何获得免费的GPU资源
  • 第6章: TensorRT 转换 ONNX模型 6节课程·1小时30分钟

    模型推理时,主流深度学习框架训练的模型通常转成ONNX格式,再根据需要转成TRT。这一章节将首先介绍ONNX格式,然后重点讲解ONNX格式转换成TRT时的主要痛点(API难用、支持算子不全、调试难度大等),以及针对这些痛点的解决方案。

  • 第1节: ONNX 介绍

  • 31-1:【课件】L6 TensorRT 转换 ONNX模型 v2.0.pdf
  • 15分钟 31-2:【视频】ONNX介绍
  • 第2节: 背景知识

  • 4分钟 32-1:【视频】背景知识 lower概念
  • 5分钟 32-2: 【视频】背景知识 Myelin
  • 第3节: TRT转换模型的主要痛点

  • 6分钟 33:【视频】TRT转换模型的主要痛点
  • 第4节: onnx-parser & onnx-graphsurgen

  • 11分钟 34:【视频】onnx-parser & onnx-graphsurgen
  • 第5节: 实践

  • 23分钟 35-1:【视频】实践上:Transformer模型优化 解决不支持的算子
  • 10分钟 35-2:【视频】 实践下:Transformer模型优化 合并LayerNorm算子
  • 第6节: polygraphy

  • 12分钟 36:【视频】 polygraphy
  • 第7章: TensorRT plugin用法 6节课程1篇阅读材料·1次作业·1小时4分钟

    当TensorRT官方不支持某些算子时,学习如何根据TRT给出的接口编写自定义的plugin插件,并作为一个计算节点插入到TensorRT构造的计算图中。

  • 第1节: Plugin介绍

  • 37-1:【课件】TensorRT plugin用法
  • 7分钟 37-2:【视频】plugin介绍
  • 第2节: Static Shape Plugin

  • 35分钟 38:【视频】Static Shape Plugin API & Demo
  • 第3节: Dynamic Shape Plugin

  • 10分钟 39:【视频】Dynamic Shape Plugin API & Demo
  • 第4节: PluginCreator注册

  • 5分钟 40:【视频】PluginCreator注册
  • 第5节: 延伸:TensorRT如何debug

  • 6分钟 41:【视频】Debug Plugin经验
  • 第6节: 实践作业

  • 42-1:【作业】第六章
  • 42-2:【代码】作业代码
  • 42-3:第六章作业思路
  • 第8章: TensorRT量化加速 3节课程1篇阅读材料·1次作业·2小时11分钟

    学习如何将模型的浮点计算转成低比特位计算的技术,通过降低模型计算时的浮点精度,在保证模型推理精度下降一点点的情况下,大幅度提高模型的推理速度。

  • 第1节: TRT FP16优化

  • 43-1:【课件】TensorRT INT8量化加速
  • 4分钟 43-2:【视频】TRT FP16优化
  • 第2节: TRT INT8量化算法

  • 24分钟 44-1:【视频】TRT INT8量化算法(上)
  • 25分钟 44-2:【视频】TensorRT INT8量化算法(下)
  • 第3节: TRT大规模上线经验

  • 13分钟 45-1:【视频】TRT大规模上线
  • 45-2:【作业】第七章
  • 45-3:第七章作业思路提示
  • 46-1:六七章思路提示-详细文档
  • 36分钟 46-2:【视频】六七章BERT方向作业代码讲解
  • 26分钟 46-3:【视频】6,7章作业(ViT方向)代码梳理
  • 第9章: 模型推理经验 4节课程·1小时4分钟

    内容以经验分享为主,讲师将5年多深度神经网络加速的工程经验凝练为该章节的内容,主要包括模型转换不同方式的优缺点、TRT测试与调优的技巧,以及模型加速的上限分析。

  • 第1节: 转换方式比较

  • 47-1:【课件】模型推理经验
  • 14分钟 47-2:【视频】转换方式比较
  • 第2节: TRT如何测试并调优

  • 7分钟 48:TRT如何测试并调优
  • 第3节: CUDA与TRT的调试建议

  • 13分钟 49-1:【视频】CUDA与TRT的调试建议
  • 11分钟 49-2:【视频】CUDA与TRT的调试建议 并行思维锻炼
  • 第4节: 模型可以加速到什么程度

  • 17分钟 50:【视频】模型可以加速到什么程度
  • 第10章: 补充知识 1节课程·34分钟

  • 第1节: 实践

  • 23分钟 51-1:【视频】实践上:Transformer模型优化 解决不支持的算子
  • 10分钟 51-2:【视频】 实践下:Transformer模型优化 合并LayerNorm算子

课程讨论区

已累计讨论26495个问题

课程配备专属讨论区,不仅有讲师、助教全程答疑,更能与同学们交流讨论,在思维碰撞中加深理解

在课程中随想随问,同学们的问题也可能启发到你

在课程讨论区,和684位同学一起探讨更多问题···

作业批改

已累计批改4951份作业

助教一对一批改作业,定期针对作业中的问题进行评讲

结业证书

课程根据作业完成情况评选结业学员及优秀学员,颁发证书

优秀学员更能获得额外购课优惠

班班督学

班班、助教、讲师全程带班,日常答疑解惑

FAQ

1、课程可以试听吗?

可以,您可以联系客服领取试听内容,根据试听的效果决定是否报名。

2、报名课程后,如果不满意,可以退款吗?

我们承诺: 报名后7天内且学习进度停留在第一章节的内容可以无条件全额退款,若您的学习进度超过第一章或报名时间超过7天将不再支持退款哦。课好不好,学了就知道了!

3、报名课程的费用可以开发票吗?

深蓝学院所有课程都可以开具发票。您可以登录深蓝学院官网(https://www.shenlanxueyuan.com),进入个人“账户中心”,在线申请。

4、报名后怎么开始学习呢?

PC端:登录深蓝学院官网(https://www.shenlanxueyuan.com),进入“个人中心”或“我的课程” 的课程即可开始学习。课程中包含讲师讲解的视频、课件、代码、作业及其它学习资料。建议在PC端学习体验更好。

如果想缓存视频,可下载深蓝学院APP。

5、可以跟讲师直接交流吗?

报名课程后添加课程对应的班主任微信,由其邀请加入微信答疑群。在答疑群内,您可以直接跟讲师和其他同学讨论交流。

报名后在对应的课程详情页,可查看对应的班主任微信。

6、学习形式和学习周期是怎样的?

为保证学习质量方便同学们反复观看,本课程采用录播形式。建议同学们登录深蓝学院PC端官网体验更佳。

7、课程有有效期吗?

为了督促同学们学习,保证学习效率,学院的课程有效期均为一年,当课程有效期截止后将不再支持观看视频、下载课件等课程服务及操作。若同学们依旧想观看视频和下载课件,建议可选择续费本课程。需要提醒大家的是,课程答疑、作业批改&讲评等课程相关服务期从报名加入课程后开始计算至少保证三个月。

8、作业会提供参考答案吗?

不提供参考答案。当每章作业截止提交后,会解锁作业思路讲解。我们希望引导大家培养独立思考的习惯和敢于动手实践的勇气,以便尽快适应实际工作中解决问题的模式。做作业过程中,如果有任何困惑和问题,可以在课程讨论区和交流群内提问解决。

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深度神经网络加速:cuDNN 与 TensorRT