VIP20
本课程属于：052-基因组注释特征学习任务 生物信息学与 AI 制药工程 · 共 20 门相关课程，组合学习更完整。
查看所属VIP全部课程 →
← 返回所属目录 咨询 / 购买

基因组注释模型训练的GPU优化技巧

共计 30 章节
点击此处阅读海量试读课程：100+行业、1000+细分领域
01
GPU与基因组注释概述
GPU架构 · CUDA简介 · 基因组注释面临的算力挑战
GPU基因组注释概述
02
CUDA编程入门
向量加法 · 核函数 · 线程与块配置
CUDA编程入门
03
PyTorch基础及张量操作
GPU张量创建 · 设备转移 · 基本运算
PyTorch张量操作
04
基因组序列数据的张量表示
one-hot编码 · embedding · 序列长度对齐
基因组序列数据的…one-hot
05
数据加载优化
DataLoader与多进程 · prefetch_factor · pin_memory
数据加载优化DataLoader
06
GPU显存管理与监控
torch.cuda API · 显存碎片 · 内存泄漏检测
GPU显存管理
07
混合精度训练（AMP）理论与配置
torch.cuda.amp · GradScaler · 动态loss scale
AMP混合精度训练
08
损失缩放与梯度裁剪
防止梯度爆炸 · clip_grad_norm_ · 梯度累积与AMP配合
损失缩放梯度裁剪
09
梯度累积（Gradient Accumulation）
模拟大batch size · 在基因模型中的应用
GradientAccumulation
10
分布式数据并行（DDP）原理
进程组 · 梯度同步 · torch.distributed
DDP分布式数据并行
11
多GPU训练的NCCL后端配置
环境变量 · 网络接口 · AllReduce性能调优
GPUNCCL
12
模型并行
张量并行与流水线并行 · torch.distributed.…
模型并行张量并行
13
ZeRO优化器（Zero Redundancy Optimizer）
ZeRO-1/2/3 · 减少显存占用
ZeRORedundancy
14
DeepSpeed框架集成
ZeRO · 混合精度 · 梯度检查点一站式配置
DeepSpeed框架集成
15
Megatron-LM在基因模型中的应用
大规模Transformer训练 · 张量并行实践
Megatron-LM基因模型
16
动态批次大小（Dynamic Batching）
根据序列长度动态调整batch · 减少padding浪费
DynamicBatching
17
内存优化
梯度检查点（Activation C… · 计算与内存权衡
内存优化Activation
18
算子融合与JIT编译
TorchScript · torch.jit.script · XLA编译器加速
JIT算子融合
19
混合精度训练的数值稳定性
loss scaling · 梯度统计 · FP16下溢处理
混合精度训练的数…loss
20
训练吞吐量监控与瓶颈分析
nsys · nvitop · Wandb报告
训练吞吐量监控瓶颈分析
21
使用NVIDIA DALI加速数据预处理
图像/序列数据管道 · GPU预处理
NVIDIADALI
22
基因组序列的tokenization与内存效率
BPE · SentencePiece · 内存池
tokenization基因组序列的
23
模型剪枝与量化
训练后量化（PTQ） · 量化感知训练（QAT） · INT8推理
模型剪枝量化
24
高性能计算集群作业调度（SLURM）
启动分布式训练脚本 · 节点资源分配
SLURM高性能计算集群作…
25
分布式训练中的负载均衡
不均匀序列长度 · 填充策略 · 动态分片
分布式训练负载均衡
26
分布式训练的容错与checkpoint
torch.distributed.… · 弹性训练
checkpoint分布式训练的容错
27
混合精度在Transformer模型上的最佳实践
LayerNorm精度 · Softmax稳定性
Transformer混合精度
28
基因组注释中的Transformer与GPU加速
GeneFormer · DNABERT训练优化
TransformerGPU
29
实战案例
使用GPU训练BRAKER2模型 · 混合精度 · 分布式训练配置
实战案例GPU
30
未来趋势
稀疏计算 · GPU互连技术（NVLink） · CXL在基因分析中的应用
未来趋势稀疏计算