VIP20
本课程属于：024-英伟达技术 AI与大模型 · 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

英伟达GPU编程模型与应用概览

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
课程导入
GPU计算的历史与英伟达GPU的演进 · 课程目标与学习路径
课程导入GPU
02
GPU架构基础
GPU与CPU的差异 · 英伟达GPU的硬件架构（SM · CUDA核心
GPU架构基础
03
CUDA编程模型入门
CUDA程序结构 · 主机与设备代码 · 核函数（kernel）的编写与启动
CUDA编程模型入门
04
线程层次结构
线程 · 块（block）与网格（grid）的… · 线程索引与数据映射
线程层次结构线程
05
内存管理
全局内存 · 共享内存 · 寄存器
内存管理全局内存
06
内存访问优化
内存合并（coalescing） · 对齐访问 · 避免存储体冲突（bank confl…
内存访问优化coalescing
07
核函数性能分析
使用NVIDIA Nsight工具分… · 理解占用率（occupancy）
核函数性能分析NVIDIA
08
同步与原子操作
块内同步（__syncthreads… · 全局与共享内存原子操作
同步原子操作
09
流与并发
CUDA流的概念 · 多流并发执行 · 事件（event）同步
并发CUDA
10
错误处理与调试
CUDA错误检查 · 使用cuda-gdb和Nsight调…
错误处理调试
11
共享内存与矩阵乘法
利用共享内存优化矩阵乘法 · 分块（tiling）技术
共享内存矩阵乘法
12
归约（Reduction）优化
并行归约算法 · 避免分支发散 · 提高效率
Reduction归约
13
前缀和（Scan）算法
并行前缀和实现 · 应用场景
Scan前缀
14
稀疏矩阵计算
稀疏矩阵存储格式（CSR） · 稀疏矩阵向量乘法（SpMV）优化
稀疏矩阵计算CSR
15
CUDA库简介
cuBLAS · cuFFT · cuSPARSE等库的使用与性能对比
CUDA库简介
16
GPU编程语言选择
CUDA C/C++ · OpenACC · HIP
GPU编程语言选择
17
GPU集群与多GPU编程
多GPU通信（NCCL） · 分布式计算基础
GPU集群
18
深度学习中的GPU编程
Tensor Core与cuDNN · 自定义PyTorch/TensorF…
GPU深度学习
19
GPU虚拟化与容器
Docker与Kubernetes中… · MIG技术
GPU虚拟化
20
性能优化案例
图像处理（滤波 · 卷积）的GPU实现与优化
性能优化案例图像处理
21
性能优化案例
分子动力学模拟中的GPU加速
性能优化案例GPU
22
性能优化案例
金融计算（期权定价）的GPU并行化
性能优化案例GPU
23
常见问题与陷阱
内存泄漏 · 未定义行为 · 同步错误等
常见问题陷阱
24
GPU编程最佳实践
代码结构 · 可移植性 · 可维护性
GPU编程最佳实践
25
高级主题
动态并行（Dynamic Paral… · CUDA Graphs
高级主题Dynamic
26
高级主题
统一内存（Unified Memor…
高级主题Unified
27
高级主题
纹理内存与表面内存的使用
高级主题纹理内存
28
综合实战
从零实现一个GPU加速的应用程序（如…
综合实战GPU
29
综合实战
优化一个现有CUDA程序 · 提升性能并撰写报告
综合实战CUDA
30
课程总结与展望
GPU编程的未来趋势 · 学习资源与社区
课程总结GPU