限时特价 ：
¥549
原价 ： ¥599.00
限时特价剩余名额：
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学习时长
8周/建议每周8个小时
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答疑服务
专属微信答疑群/讲师助教均参与
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作业批改
课程配有作业/助教1V1批改
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课程有效期
一年/告别拖延，温故知新
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支持花呗分期
限时特价剩余名额：
33个
- 第1章: CUDA C编程及GPU基本知识
- 第1节: GPU基本架构及特点
- 第2节: CUDA C编程基本知识
- 第3节: 并行计算向量相加
- 第4节: 实践
- 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
- 第2节: 矩阵乘法的GPU基础实现
- 第3节: 矩阵乘法GPU进阶实现
- 第4节: 代码实践
- 第5节: 作业题目
- 第3章: cuda stream 和 Event
- 第1节: CUDA Stream介绍
- 第2节: CUDA Stream为什么有效
- 第3节: CUDA Stream 默认流的表现
- 第4节: CUDA Event
- 第5节: CUDA 同步操作
- 第6节: NVVP工具演示
- 第4章: cuDNN与cuBLAS
- 第1节: 课程回顾
- 第2节: cuBLAS
- 第3节: cuDNN
- 第4节: 实践
- 第5章: TensorRT介绍
- 第1节: TensorRT是什么
- 第2节: TensorRT整体工作流程与优化策略
- 第3节: TensorRT的组成与基本使用流程
- 第4节: TensorRT demo：SampleMNIST
- 第5节: TensorRT进阶
- 第6节: Demo演示
- 第7节: 作业实践
- 第6章: TensorRT plugin用法
- 第1节: Plugin介绍
- 第2节: Static Shape Plugin
- 第3节: Dynamic Shape Plugin
- 第4节: PluginCreator注册
- 第5节: 延伸：TensorRT如何debug
- 第6节: 实践作业
- 第7章: TensorRT量化加速
- 第1节: TRT FP16优化
- 第2节: TRT INT8量化算法
- 第3节: TRT大规模上线经验
- 第4节: 实践作业
请选择自己感兴趣的领域
