GPU加速深度神经网络课程 🚀🧠

课程简介

本课程聚焦GPU加速在深度神经网络（DNN）训练与推理中的应用，涵盖CUDA编程、并行计算优化、模型部署等核心内容。通过理论与实践结合，帮助学习者高效利用GPU算力提升AI模型性能。

🎯 学习目标

• 掌握GPU架构与DNN计算的匹配逻辑
• 熟悉CUDA编程基础及Tensor Core加速技术
• 学习使用PyTorch/TensorFlow进行GPU加速开发
• 理解分布式训练与多GPU协作方案
• 能够优化模型性能并解决常见算力瓶颈

📚 课程大纲

1. GPU硬件基础
   • 显存结构与计算单元（SM）原理
   • 与CPU的性能对比（附：GPU_vs_CPU 图片）
2. CUDA编程入门
   • 线程网格与内存管理
   • 实战：卷积运算并行化
3. 深度学习框架集成
   • PyTorch的.to(device)机制
   • TensorFlow的GPU加速配置
4. 高级优化技巧
   • 混合精度训练（Mixed_Precision）
   • Tensor Core加速（Tensor_Core）
5. 项目实战
   • 图像分类模型训练加速
   • 多GPU分布式推理部署

📚 推荐资源

• 深入理解CUDA编程：点击进入CUDA编程教程
• 可视化GPU内存管理：GPU内存结构详解

❓ 常见问题

• Q：是否需要编程基础？
  A：建议具备Python基础，熟悉深度学习框架更佳。
• Q：如何选择GPU型号？
  A：根据任务规模选择：NVIDIA A100适合大规模训练，RTX 3090适合推理优化。
• Q：课程包含实战项目吗？
  A：是的，包含完整代码示例与模型加速对比实验。

> 本课程由[GPU加速技术社区](/gpu_accelerated_community)团队联合开发，持续更新最新行业实践。