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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

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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

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。

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开课时间：随报随学课程周期：共8课难易度：★★☆