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        1、培訓過程中，如有部分內容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓班中重聽；
        2、培訓結束后,授課老師留給學員聯系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術支持。
        3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。

CUDA培訓大綱

CUDA入門

1. CUDA 簡介

2. CUDA kernel函數，warp，線程組織

3. 系統架構

4. 內存映射

5. CUDA三步式編程結構

在CUDA-GDB中理解CUDA

1. CUDA-GDB 基本用法

2. 觀察GPU寄存器

3. 觀察錯誤信息

4. 從GPU上打印信息

5. 試驗：編譯和調試向量乘法程序

使用NSight調試CUDA程序

1. NSight簡介，安裝和設置環境信息

2. 在CUDA info窗口觀察計算狀態

3. 試驗：編譯和調試矩陣向量乘法程序

4. 試驗：使用Nsight調試CUDA程序

使用CUDA profiler 優化CUDA程序

1. 測量GPU時間，nvprof，命令行選項

2. 分析熱點，采樣視圖

3. 內存優化，共享內存

4. 試驗：使用nvprof優化CUDA程序

GPU深度學習的應用

深度學習GPU解決方案：

基于GPU的交互式深度學習訓練平臺：DIGITS；

深度學習框架的GPU加速：TensorFlow，Caffe等；

NVIDIA深度學習SDK：cuDNN，TensorRT，NCCL；

深度學習顯卡選擇；

OpenACC并行編程

OpenACC上機實戰：Helloworld

OpenACC四步開發流程：判斷并行性，并行化表達，顯式數據傳遞，優化

判斷并行性：Profile工具pgprof

并行化表達：引導關鍵字Kernerls和Parallel Loop

顯式管理數據的拷貝：引導關鍵字Data

OpenCL并行編程

OpenCL：編程模型，存儲模型

生態（覆蓋intel,amd,nvidia,移動端arm）

CUDA vs OpenCL

OpenCL向哪里走

AMD ROCM HC/HIP編程

AMD并行編程

AMD生態

hipify轉換

HC/HIP編程

HIP vs OpenCL