近年来，随着深度学习的高速发展，大数据技术的普及，接下来紧接的会普及发展的想必就是硬件层面的配合，而GPU无疑是最重要的趋势。过去几年，计算领域我们目睹了英伟达（NVIDIA）公司带来的变革。计算统一设备架构（Compute Unified Device Architecture, CUDA）编程语言的引入，第一次使这些非常强大的图形处理器为程序员日常所用，以应对日益复杂的计算工作。从嵌入式设备行业到家庭用户，再到超级计算机，所有的一切都因此而改变。
计算机软件界较大的变迁是从串行编程转向了并行编程。其中，CUDA起到了重要的作用。究其本质，图形处理单元（Graphics Processor Unit，GPU）是为高速图形处理而设计的，它具有天然的并行性。CUDA采用了一种简单的数据并行模型，再结合编程模型，从而无需操纵复杂的图形基元。
我们也可以轻而易举的发现各种各样的开源计算机库，例如OpenCV,Caffe,TensorFlow等等，都提供了对应于GPU的使用接口，使得GPU的使用越来越主流而高效。
本课程主要分为四部分，分别涵盖了硬件搭载知识、CUDA编程基础、CUDA性能优化与设计、实战项目经验。
课程大纲：
一. GPU与CUDA背景基础介绍
第1课 CUDA硬件环境，体系结构，软件环境介绍，包括平台、架构、开发工具和热点技术
第2课 并行编程介绍，CUDA核心概念，包括网格、线程块，不同类型内存的工作机制
二. CUDA编程基础
第3课 CUDA设备内存、常量内存、共享内存和纹理内存，CUDA流和事件
第4课 CUDA执行模式、线程调度、内核执行和CUDA存储器的使用
第5课 CUDA流处理器簇、多GPU编程、纹理操作
三. CUDA性能优化与设计
第6课 CPU/GPU协同编程，串行/并行程序中提高并行度的常用策略
第7课 流式负载以及使用GPU做应用程序性能优化常用策略
第8课 在集群中使用CUDA
四. 实战项目经验
第9课 应用CUDA做高维数据处理
第10课 CUDA+OpenGL做图形渲染
第11课 CPGPU实现视频流实时光流跟踪
第12课 深度学习框架中的GPU应用
授课时间：本期课程将于2017年6月12日开始。课程持续时间大约为14周。
授课对象：
对并行计算，GPU编程刚兴趣的同学，熟悉C/C++编程语言。
课程环境：
硬件环境：AWS G2 Instances(NVIDIA GRID K520) / CG1 Instances(NVIDIA Tesla M2050) /自备带NVIDIA GPU的电脑
操作系统：Linux 64bit （Ubuntu 14.04）
编程语言：C/C++
使用软件：CUDA7.5
收获预期：
具备GPU和CUDA编程能力，可以完成初步的GPU程序设计和优化设计，对于实际应用中CUDA的使用能有全面的考虑和实操能力。
讲师简介：
罗韵 本科毕业于中山大学，随后到香港科技大学深造人工智能专业PhD，以技术合伙人身份创办计算机视觉公司（深圳极视角科技有限公司，目前已完成A轮融资）,实现了国内较早的基于云端的计算机视觉分析上商用系统，负责公司早期计算机视觉的算法研发，参与负责了中国电信，Calvin Klein，上海浦东公园，重庆大型商场等的计算机视觉项目的实现。热衷开源，活跃于各种开源软件和框架的社区，崇尚开源分享的“画家”。
新颖的课程收费形式：“逆向收费”约等于免费学习，仅收取100元固定收费+300元暂存学费，学习圆满则全额奖励返还给学员！
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100元为固定 收费，另外300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和互动作业，则300元全款退回，优秀的学员还可以获得礼品 奖励。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。
2、 学习作业：老师每周布置书面及互动作业，学员需按时按质完成作业。
3、 老师辅导：根据作业批改中发现的问题，针对性给予辅导，帮助大家掌握知识。
4、 结业测验：通过测验，完成学业。
咨询QQ： 2222010006 (上班时间在线）
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发表于 2016-10-13 15:34
发表于 2016-11-20 19:25
发表于 2016-11-24 15:15
