• 学习时长

    8周/建议每周8个小时

  • 答疑服务

    专属微信答疑群/讲师助教均参与

  • 作业批改

    课程配有作业/助教1V1批改

  • 课程有效期

    一年/告别拖延,温故知新

*课程已报满,可预约下一期

  • 1-1:Ubuntu下环境配置手册 (参考文档)
  • 1-2:【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
  • 第1节: GPU基本架构及特点
  • 2-1:【课件】CUDA C编程及GPU基本知识
  • 2-2:【视频】CPU与GPU的基础知识
  • 第2节: CUDA C编程基本知识
  • 3:【视频】CUDA编程的重要概念
  • 第3节: 并行计算向量相加
  • 4:【视频】并行计算向量相加
  • 第4节: 实践
  • 5-1:【代码】Demo I
  • 5-2:【视频】实践向量相加
  • 5-3:【作业】第一章
  • 5-4:【作业讲解】作业1思路讲解
  • 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
  • 6-1:【课件】CUDA C编程:矩阵乘法
  • 6-2:【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
  • 7:【视频】矩阵算法GPU实现
  • 第3节: 矩阵乘法GPU进阶实现
  • 8:【视频】矩阵乘法的GPU进阶实现
  • 第4节: 代码实践
  • 9-1:【代码】MatrixMultiple
  • 9-2:【视频】CUDA矩阵乘法实践
  • 第5节: 作业题目
  • 10-1:【视频】作业题目
  • 10-2:【作业】第二章
  • 第3章: cuda stream 和 Event
  • 第1节: CUDA Stream介绍
  • 11-1:【课件】CUDA C编程:cuda stream and envet
  • 11-2:【视频】CUDA Stream介绍
  • 第2节: CUDA Stream为什么有效
  • 12:【视频】CUDA Stream为什么有效
  • 第3节: CUDA Stream 默认流的表现
  • 13:【视频】CUDA Stream默认流的表现
  • 第4节: CUDA Event
  • 14:【视频】CUDA Event
  • 第5节: CUDA 同步操作
  • 15:【视频】CUDA 同步操作
  • 第6节: NVVP工具演示
  • 16:【视频】NVVP
  • 第4章: cuDNN与cuBLAS
  • 17:【资料】BERT学习资料
  • 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9章: 模型推理经验
  • 第1节: 转换方式比较
  • 第2节: TRT如何测试并调优
  • 第3节: CUDA与TRT的调试建议
  • 第4节: 模型可以加速到什么程度

相关推荐

数学与编程 C++ 基础
机器学习 机器学习 计算机视觉 环境感知 基础

未注册验证后自动登录,注册/登录则视为同意

《服务协议》《隐私协议》

请完善资料,让我们更好的为您服务!

+86  (手机号已绑定)

未注册验证后自动登录,注册/登录则视为同意

《服务协议》《隐私协议》