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GPU编程课程
 
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       坚持小班授课，为保证培训效果，增加互动环节，每期人数限3到5人。
   上课时间和地点
开课地址：【上海】同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站)【深圳分部】：电影大厦(地铁一号线大剧院站) 【武汉分部】：佳源大厦【成都分部】：领馆区1号【沈阳分部】：沈阳理工大学【郑州分部】：锦华大厦【石家庄分部】：瑞景大厦【北京分部】：北京中山学院 【南京分部】：金港大厦
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   质量保障

        1、培训过程中，如有部分内容理解不透或消化不好，可免费在以后培训班中重听；
        2、课程完成后,授课老师留给学员手机和Email,保障培训效果,免费提供课后答疑。
        3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。
课程大纲
 

CUDA入门

1. GPU并行计算

2. 深度学习与GPU：

（1）深度学习介绍以及GPU在其中的作用

（2）caffe框架介绍及mnist训练和测试讲解

3. GPU体系架构

4. OpenMP介绍

5. CUDA环境搭建

CUDA入门

1. CUDA C编程基础

（1）CUDA编程模式：block和thread

（2）CUDA存储模式：global memory/shared memory

（3）CUDA C关键字及内核调用

（4）示例：向量加法

（5）课上练习：矩阵加法

2. CUDA线程调度

3. CUDA调试方法

4. 课上练习：调试方法练习

CUDA高级编程

1. 存储器优化技巧：

（1）矩阵乘法-global memory

（2）矩阵乘法-shared memory

2. 访存优化：bank conflict，bandwidth

3. 流与事件

4. 多GPU编程

5. 测试时间方法

6. 课上练习：

CUDA高级编程

1. 并行算法设计的一般原则

2. 并行算法设计方法

3. 优化技巧实战：卷积计算step by step优化性能

4. 调优工具：NSight分析性能瓶颈
 
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