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GPU培訓課程大綱

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• 培訓對象：

• 適合具備C/C++或Python編程基礎，希望系統(tǒng)掌握GPU并行計算技術、利用GPU加速應用開發(fā)的計算工程師、算法工程師、科研人員、高性能計算開發(fā)者及相關專業(yè)高年級學生。

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• 培訓目標：

• 完成本課程后，學員將能夠深入理解GPU體系架構和并行編程模型，掌握CUDA/CUDA Python程序開發(fā)的核心方法，熟練運用各類存儲器優(yōu)化技術提升內核性能，了解OpenACC、OpenMP等指令式編程模型的應用，掌握多GPU編程基礎，具備獨立將實際算法遷移到GPU平臺并實現(xiàn)顯著加速的能力。

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• 培訓內容：

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  （1）GPU體系架構與并行計算基礎：理解GPU與CPU的架構差異，掌握SIMT（單指令多線程）執(zhí)行模型、線程層次結構（網(wǎng)格、線程塊、線程）以及GPU存儲體系（全局內存、共享內存、寄存器、常量內存、紋理內存）的組織方式。了解GPU在通用計算中的應用場景和發(fā)展趨勢。

  （2）CUDA編程模型與開發(fā)環(huán)境搭建：學習CUDA編程模型的核心概念，包括內核函數(shù)定義與調用、線程組織方式、內置變量（threadIdx、blockIdx、blockDim）和API函數(shù)。搭建CUDA開發(fā)環(huán)境，掌握NVCC編譯器使用、項目配置和調試工具（NVIDIA Nsight、CUDA-GDB）的應用。

  （3）CUDA內存管理與數(shù)據(jù)遷移：掌握CUDA API進行設備內存分配（cudaMalloc）、釋放（cudaFree）和主機-設備間數(shù)據(jù)拷貝（cudaMemcpy）。理解頁鎖定內存（pinned memory）、統(tǒng)一內存（unified memory）的應用場景，優(yōu)化CPU與GPU之間的內存遷移，減少數(shù)據(jù)傳輸開銷。

  （4）CUDA存儲器優(yōu)化技術：深入理解各類存儲器的特性與適用場景。掌握全局內存的合并訪問原則，利用共享內存減少全局內存訪問次數(shù)，使用常量內存和紋理內存加速特定訪問模式。學習寄存器壓力管理、本地內存溢出及bank conflict的避免策略。

  （5）線程層次結構與執(zhí)行模型：掌握CUDA線程、塊和網(wǎng)格的配置方法以定義并行度。理解線程束調度原理與過程、延遲隱藏原則和設備占用率的計算方法，能夠根據(jù)硬件資源合理配置內核執(zhí)行參數(shù)以最大化利用率。

  （6）同步與原子操作：學習塊內同步（__syncthreads）和網(wǎng)格級同步機制。掌握原子操作（atomicAdd等）的原理與應用場景，解決并行計算中的競態(tài)條件，實現(xiàn)直方圖計算等需要共享數(shù)據(jù)更新的算法。

  （7）CUDA流與異步并發(fā)執(zhí)行：學習CUDA流（Streams）實現(xiàn)計算與數(shù)據(jù)傳輸?shù)闹丿B，提高設備利用率。掌握異步并發(fā)執(zhí)行和事件同步機制，使用CUDA事件進行性能計時和依賴管理。了解多CUDA流編程模型和任務劃分策略。

  （8）CUDA Python編程與Numba加速：學習使用Numba編譯器在Python中編寫CUDA內核的方法。掌握通過幾行代碼實現(xiàn)NumPy ufuncs的GPU加速，利用CUDA線程層次結構配置代碼并行化，編寫自定義CUDA內核實現(xiàn)最大性能和靈活性。

  （9）CUDA庫的應用：了解CUDA生態(tài)系統(tǒng)提供的常用庫，包括cuBLAS（線性代數(shù)）、cuFFT（快速傅里葉變換）、cuRAND（隨機數(shù)生成）、Thrust（C++模板庫）和NPP（性能原語庫）。學習如何利用這些庫加速應用開發(fā)，避免重復造輪子。

  （10）性能分析與調試工具：使用NVIDIA Nsight Systems、Nsight Compute進行CUDA代碼的性能分析，識別性能瓶頸和熱點。掌握CUDA-MEMCHECK檢測內存錯誤和泄漏，使用NVTX注解進行精細化性能標注。

  （11）多GPU編程技術：掌握多GPU編程模型和任務劃分策略。學習使用NCCL（NVIDIA集合通信庫）實現(xiàn)多GPU間高效通信。了解點對點通信和多GPU數(shù)據(jù)并行模式的基本原理，應用于大規(guī)模深度學習訓練等場景。

  （12）指令式編程模型（OpenACC/OpenMP）：了解OpenACC和OpenMP指令式編程模型的基本概念和應用場景。學習如何通過編譯器指令實現(xiàn)應用加速，識別CPU-only應用的熱點并進行GPU加速，優(yōu)化CPU與GPU間的數(shù)據(jù)移動。