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【快班】并行化计算与CUDA编程
此课程所属 【人工智能职业方向】专业,报名专业套餐,可享受0元学习特惠!点击了解详情
随报随学 共8课 ★☆☆
开课时间 课程周期 难易度
招生中

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课程介绍
近年来,显卡的更新换代也比较快,NVIDIA今年的发布会也宣布了RTX3080TI即将到来。显卡的运算能力也越来越强。
很多人对显卡的了解可能源于游戏,但是你的显卡不止能用来打游戏,还可以利用CUDA编程,对图像处理、机器学习等诸多领域进行大幅度的提速。
如今GPU的发展越来越快,在图像处理和深度学习领域更为突出,很多的计算机开源库,如OpenCV, TensorFlow,pytorch等等都提供了CUDA接口。很多的开源项目也提供了使用GPU的情况,比如yolov3等,可以说GPU由于其高效,使用也越来越普遍。
本课程属于CUDA入门的课程,旨在让学员对GPU的架构以及GPU编程有一个初步的认识,能在实际情况下用CUDA完成一些并行化的加速。了解了CUDA的原理和调用方法,可以在日常中用CUDA解决更多并行化的问题,而不受限于开源库的API接口。

课程大纲
第1课
从零开始,手把手的环境搭建教程:CUDA硬件环境,软件环境介绍,CUDA在WINDOWS和Linux平台上的详细安装步骤,GPU与CPU数据传输简单示例
第2课
快速掌握CUDA编程基础原理:介绍CUDA编程的并行原理,了解线程、线程块、网格等概念,了解CUDA的同步机制,CUDA官方库的使用
第3课
CUDA编程实战:利用CUDA实现几种常见的模型,如映射变换、累计求和、转置与排序,获得大幅度提速
第4课
程序调试,BUG定位,快速修正代码bug的技巧:CUDA的简单调试,对CUDA进行计时找到耗时点,输出CUDA的错误信息,方便修改,CUDA可视化工具的使用
第5课
CUDA提速的高级技巧,CUDA流的应用:CUDASTREAM,CUDA流的使用、同步,用CUDA流完成矩阵运算
第6课
OPENCV介绍,手把手教你安装,配置和使用OPENCV(在后续的课程中需要对图片进行操作,所以这里会简单介绍OPENCV图像开源库)
第7课
实时图片渲染,CUDA+OPENCV的图像处理实战:利用CUDA进行图像处理(灰度变换,直方图增强等)
第8课
CUDA提速的综合示例:用CUDA实现图片的图像色彩分割
授课讲师
叶智铭
毕业于中山大学数学与应用数学专业。参与过医学图像处理、文本比对加速等CUDA项目,有着丰富的CUDA编程经历和实践经验。

课程环境
Windows(visual stdio)或Linux系统,NVIDIA显卡
授课对象
对并行计算,CUDA编程感兴趣的同学,不需要有太多的基础知识
收获预期
具备GPU和CUDA编程能力,能够分清适合用CUDA加速的场景,对实际应用中的场景也能使用CUDA进行加速
课程学费
学费:400元(固定学费:300元 + 逆向学费:100元)
新颖的课程收费形式:“逆向收费”约等于免费学习,课程收取300元固定收费 + 100元逆向学费,学习圆满则全额奖励返还给学员!
特别说明如下
本门课程本来打算完全免费,某位大神曾经说过“成功就是正确的方向再加上适度的压力”。考虑到讲师本身要付出巨大的劳动,为了防止一些朋友在学习途中半途而废,浪费了讲师的付出,为此我们计划模仿某些健身课程,使用“逆向收费”的方法。 在 报名时每位报名者收取400元,其中300元为固定 收费,另外100元是暂存学费,即如果学员能完成全部课程要求,包括完成全部的书面作业,则100元全款退回。如果学员未能坚持到完全所有的学习计划任务,则会被扣款。期望这种方式可以转化为大家强烈的学习愿望和驱动力!
课程授课方式

1、 学习方式:老师发布教学资料、教材,幻灯片和视频,学员通过网络下载学习。同时通过论坛互动中老师对学员进行指导及学员之间相互交流。

2、 学习作业:每课均有布置课后作业,学员完成书面作业后则可进入下一课学习。

3、 老师辅导:通过论坛站内信及邮件等多种方式与老师进行一对一互动。

4、 完成课程:最后一课作业交纳后,老师完成作业批改,即可完成课程并取回相应剩余的逆向学费。

联系我们
咨询Email :edu01@dataguru.cnedu02@dataguru.cn
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