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《CUDA高性能AI训练与多GPU优化实战》
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CUDA高性能AI训练从零开始
📚 共计 30 章节
第1章
CUDA入门
GPU架构概览 · CUDA编程模型 · 环境搭建 (驱动/Toolkit/cuDNN)
入门
环境
第2章
CUDA编程基础
主机与设备 · 核函数Kernel · 线程层次结构 (Grid/Block/Thread)
核心
线程
第3章
内存管理
cudaMalloc · cudaMemcpy · cudaFree · 统一内存入门
内存
基础
第4章
并行计算模式
向量加法 · 矩阵乘法 · nvprof/Nsight Systems初探
并行
分析
第5章
线程同步与协作
__syncthreads() · 共享内存 · Bank Conflict
同步
共享内存
第6章
共享内存优化
矩阵转置优化 · 归约算法 · Warp Shuffle
优化
Warp
第7章
常量内存与纹理内存
__constant__ · 纹理内存应用 · 只读缓存
内存
纹理
第8章
流与并发执行
CUDA Stream · 异步操作 · 多流并发 · Event同步
并发
Stream
第9章
CUDA库入门
cuBLAS · cuFFT · Thrust模板库
库
cuBLAS
第10章
深度学习框架中的CUDA
PyTorch CUDA后端 · TensorFlow GPU · 自定义CUDA扩展
框架
扩展
第11章
AI训练核心概念
前向/反向传播 · 损失函数 · 优化器 (SGD/Adam)
AI
训练
第12章
数据并行训练
数据并行原理 · All-Reduce · NCCL库入门
分布式
NCCL
第13章
模型并行训练
模型并行 · 流水线并行 · 张量并行
模型并行
流水线
第14章
混合精度训练
FP16/FP32混合 · Tensor Cores · 自动混合精度(AMP)
混合精度
Tensor Cores
第15章
梯度累积与梯度压缩
梯度累积策略 · 梯度压缩 · 通信优化
梯度
通信
第16章
分布式训练框架
Horovod入门 · PyTorch DDP
分布式
DDP
第17章
CUDA Graph优化
CUDA Graph概念 · 图捕获与重放 · 训练加速
Graph
优化
第18章
算子融合(Fusion)
融合原理 · 手动融合 · nvFuser/TorchScript
融合
nvFuser
第19章
内存优化技术
梯度检查点 · 内存碎片管理 · 显存复用
内存
检查点
第20章
数据加载优化
GPU Direct Storage · DataLoader多进程 · 预取缓存
数据加载
GDS
第21章
性能分析与调优
Nsight Systems深度 · Nsight Compute · Roofline模型
性能
Nsight
第22章
自定义Kernel开发
CUDA C++高级特性 · 模板元编程 · JIT编译
Kernel
模板
第23章
Warp级别编程
Warp Shuffle详解 · WMMA · 协作组(Cooperative Groups)
Warp
WMMA
第24章
多GPU通信优化
NVLink/NVSwitch · P2P通信 · 通信计算重叠
多GPU
NVLink
第25章
大规模训练策略
ZeRO优化器 · DeepSpeed · Megatron-LM
大规模
ZeRO
第26章
训练稳定性
梯度裁剪 · 学习率调度 · 权重初始化 · BN调优
稳定
调优
第27章
模型部署与推理优化
TensorRT入门 · INT8量化 · Kernel自动调优
推理
TensorRT
第28章
CUDA调试与错误处理
cudaError_t · cuda-gdb · Compute Sanitizer
调试
Sanitizer
第29章
前沿技术
稀疏计算 · 动态形状网络 · CUDA 12新特性
前沿
稀疏
第30章
综合实战:Transformer
从零训练Transformer · 完整优化流程 (数据加载/混合精度/分布式/调优)
实战
Transformer
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