第1章 CUDA基礎(chǔ)與計(jì)算平臺(tái)概述 1
1.1 CUDA架構(gòu)與工作原理 1
1.1.1 CUDA編程模型概述 1
1.1.2 核心計(jì)算單元：線程、塊與網(wǎng)格 3
1.1.3 GPU與CPU的并行計(jì)算差異 5
1.1.4 CUDA主機(jī)與設(shè)備之間的協(xié)作 7
1.2 CUDA開發(fā)環(huán)境搭建 8
1.2.1 安裝與配置CUDA工具包 8
1.2.2 Python環(huán)境配置：PyCUDA與CUDA Python接口 11
1.2.3 使用NVIDIA Nsight調(diào)試與優(yōu)化工具 14
1.2.4 CUDA編譯器nvcc的使用 16
1.3 CUDA核心API與內(nèi)存管理 18
1.3.1 內(nèi)存管理：主機(jī)內(nèi)存與設(shè)備內(nèi)存 18
1.3.2 數(shù)據(jù)傳輸：從主機(jī)內(nèi)存到設(shè)備內(nèi)存的數(shù)據(jù)拷貝 21
1.3.3 共享內(nèi)存與常量內(nèi)存的使用 24
1.3.4 CUDA流與事件管理 28
1.4 CUDA調(diào)度與線程管理 33
1.4.1 線程并行度與調(diào)度模型 33
1.4.2 線程塊與網(wǎng)格組織 36
1.4.3 線程同步與互斥 39
1.4.4 線程調(diào)度與優(yōu)化策略 42
1.5 CUDA性能分析與優(yōu)化基礎(chǔ) 45
1.5.1 性能瓶頸的識(shí)別 46
1.5.2 GPU計(jì)算性能與效率指標(biāo) 49
1.5.3 使用NVIDIA Visual Profiler進(jìn)行性能分析 53
1.5.4 GPU硬件性能計(jì)數(shù)器的使用 56
1.6 本章小結(jié) 60
第2章 CUDA在深度學(xué)習(xí)中的應(yīng)用 61
2.1 深度學(xué)習(xí)框架概述 61
2.1.1 常用深度學(xué)習(xí)框架 61
2.1.2 CUDA加速對比：GPU與CPU的性能差異 66
2.1.3 GPU在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的優(yōu)勢 69
2.2 CUDA加速的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前向傳播與反向傳播 72
2.2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的矩陣計(jì)算與CUDA加速 72
2.2.2 激活函數(shù)與批歸一化的加速 75
2.2.3 反向傳播算法的CUDA實(shí)現(xiàn) 79
2.2.4 動(dòng)態(tài)計(jì)算圖與靜態(tài)計(jì)算圖的對比 84
2.2.5 代碼示例：動(dòng)態(tài)計(jì)算圖與靜態(tài)計(jì)算圖的對比 84
2.3 卷積操作的CUDA優(yōu)化 87
2.3.1 卷積操作在CUDA中的實(shí)現(xiàn)原理 87
2.3.2 使用cuDNN庫進(jìn)行卷積加速 91
2.3.3 高效的卷積算法選擇 94
2.3.4 三維卷積與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多GPU加速 102
2.4 CUDA在大規(guī)模數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用 106
2.4.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理：圖像增強(qiáng)與轉(zhuǎn)換 107
2.4.2 數(shù)據(jù)并行：數(shù)據(jù)分割與任務(wù)劃分 111
2.4.3 使用CUDA加速批量數(shù)據(jù)加載與預(yù)處理過程 115
2.5 使用CUDA優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練 119
2.5.1 梯度計(jì)算和參數(shù)更新的加速 120
2.5.2 自動(dòng)微分與反向傳播的優(yōu)化 123
2.6 本章小結(jié) 127
第3章 CUDA與高性能計(jì)算 129
3.1 高性能計(jì)算基礎(chǔ) 129
3.1.1 CUDA在科學(xué)計(jì)算中的應(yīng)用場景 129
3.1.2 大規(guī)模并行計(jì)算 132
3.2 大規(guī)模線性代數(shù)運(yùn)算加速 133
3.2.1 矩陣乘法與BLAS庫 134
3.2.2 使用cuBLAS庫進(jìn)行高效矩陣計(jì)算 137
3.2.3 稀疏矩陣計(jì)算 140
3.3 CUDA并行算法設(shè)計(jì) 144
3.3.1 并行歸約與掃描算法 144
3.3.2 線程間通信與數(shù)據(jù)依賴性處理 149
3.3.3 高效排序與快速傅里葉變換 153
3.4 使用CUDA加速科學(xué)仿真與建模 158
3.4.1 物理仿真與CUDA應(yīng)用 159
3.4.2 數(shù)值解法：有限差分法與有限元法 163
3.4.3 GPU加速流體動(dòng)力學(xué)模擬 166
3.4.4 CUDA在地震學(xué)中的應(yīng)用 170
3.5 高性能計(jì)算中GPU與CPU協(xié)同計(jì)算 174
3.5.1 GPU與CPU的協(xié)同計(jì)算框架 174
3.5.2 使用CUDA和OpenMP進(jìn)行混合編程 176
3.6 本章小結(jié) 179
第4章 模型壓縮與加速 180
4.1 模型壓縮概述 180
4.1.1 模型壓縮基本原理 180
4.1.2 量化、蒸餾、剪枝基本概念 182
4.1.3 模型加速與計(jì)算圖優(yōu)化 184
4.2 CUDA在模型量化中的應(yīng)用 185
4.2.1 浮點(diǎn)表示與定點(diǎn)表示 186
4.2.2 使用CUDA實(shí)現(xiàn)權(quán)重量化 187
4.3 CUDA在模型蒸餾中的應(yīng)用 195
4.3.1 使用CUDA加速模型蒸餾過程 196
4.3.2 模型蒸餾中的目標(biāo)函數(shù)與優(yōu)化策略 204
4.4 CUDA在模型剪枝中的優(yōu)化 211
4.4.1 基于CUDA的稀疏矩陣存儲(chǔ)與加速 212
4.4.2 剪枝后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速 216
4.5 本章小結(jié) 234
第5章 深度學(xué)習(xí)推理加速 235
5.1 推理與訓(xùn)練的區(qū)別 235
5.1.1 推理概述 235
5.1.2 推理與訓(xùn)練在計(jì)算圖上的差異 237
5.2 CUDA推理優(yōu)化技術(shù) 239
5.2.1 高效的內(nèi)存管理與數(shù)據(jù)傳輸 239
5.2.2 使用TensorRT進(jìn)行推理加速 243
5.2.3 節(jié)點(diǎn)融合與圖優(yōu)化 247
5.3 多模型并行推理 258
5.3.1 多模型并行推理架構(gòu)設(shè)計(jì) 258
5.3.2 任務(wù)調(diào)度與負(fù)載均衡 260
5.3.3 使用CUDA流進(jìn)行并行推理 264
5.4 端側(cè)推理加速 272
5.4.1 移動(dòng)設(shè)備與邊緣設(shè)備推理 272
5.4.2 使用TensorRT進(jìn)行模型部署 275
5.5 本章小結(jié) 283
第6章 NCCL加速分布式訓(xùn)練 284
6.1 大模型訓(xùn)練的挑戰(zhàn) 284
6.1.1 大模型的計(jì)算復(fù)雜性 284
6.1.2 內(nèi)存帶寬與計(jì)算資源限制 286
6.1.3 數(shù)據(jù)傳輸瓶頸 295
6.2 分布式訓(xùn)練的基本概念 298
6.2.1 數(shù)據(jù)并行與模型并行 298
6.2.2 分布式訓(xùn)練的通信機(jī)制 300
6.2.3 使用NCCL進(jìn)行分布式訓(xùn)練 309
6.3 本章小結(jié) 314
第7章 自定義算子 315
7.1 自定義算子的定義與應(yīng)用 315
7.1.1 自定義算子的基本概念 315
7.1.2 如何定義并實(shí)現(xiàn)CUDA算子 317
7.1.3 自定義CUDA算子優(yōu)化與性能分析 320
7.2 TensorFlow與PyTorch中的自定義算子 327
7.2.1 TensorFlow中自定義算子的創(chuàng)建 327
7.2.2 CUDA算子與TensorFlow集成 336
7.2.3 TensorFlow Custom Ops優(yōu)化 344
7.2.4 PyTorch中自定義算子的創(chuàng)建 354
7.2.5 自定義CUDA算子與PyTorch集成 360
7.2.6 PyTorch中Tensor操作與CUDA加速 368
7.3 本章小結(jié) 374
第8章 GPU內(nèi)存優(yōu)化 376
8.1 GPU內(nèi)存管理與優(yōu)化概述 376
8.1.1 GPU內(nèi)存結(jié)構(gòu)與管理 376
8.1.2 CUDA內(nèi)存分配與釋放以及內(nèi)存帶寬優(yōu)化問題 380
8.2 共享內(nèi)存與常量內(nèi)存優(yōu)化 381
8.2.1 共享內(nèi)存的定義與初步使用 382
8.2.2 常量內(nèi)存的定義與高效使用 384
8.3 內(nèi)存層級與跨設(shè)備內(nèi)存管理 387
8.3.1 主機(jī)內(nèi)存與設(shè)備內(nèi)存的交互 388
8.3.2 PCIe與NVLink數(shù)據(jù)傳輸 390
8.4 本章小結(jié) 393
第9章 TensorRT推理加速 394
9.1 使用TensorRT進(jìn)行推理加速 394
9.1.1 TensorRT概述與使用場景 394
9.1.2 從TensorFlow或PyTorch導(dǎo)出模型 397
9.1.3 使用TensorRT進(jìn)行優(yōu)化與加速 401
9.2 深度學(xué)習(xí)推理中的模型量化與剪枝 404
9.2.1 推理任務(wù)中的模型量化 405
9.2.2 使用CUDA加速剪枝操作 407
9.3 本章小結(jié) 410
第10章 CUDA加速大模型訓(xùn)練與推理過程的實(shí)戰(zhàn)案例：氣象模擬 411
10.1 氣象模擬中的大模型挑戰(zhàn)與加速方案 411
10.1.1 氣象模擬中的數(shù)據(jù)規(guī)模與計(jì)算復(fù)雜度 411
10.1.2 使用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行氣象模擬 413
10.1.3 模型的訓(xùn)練過程：從氣象模擬到預(yù)測模型 414
10.1.4 CUDA加速在大規(guī)模氣象模擬中的關(guān)鍵作用 417
10.2 CUDA加速大模型訓(xùn)練：基礎(chǔ)設(shè)施與優(yōu)化 418
10.2.1 計(jì)算資源的高效配置與多GPU訓(xùn)練架構(gòu)的構(gòu)建 418
10.2.2 使用CUDA進(jìn)行數(shù)據(jù)并行與模型并行優(yōu)化 422
10.2.3 使用NCCL庫優(yōu)化多GPU之間的通信 426
10.3 氣象模擬模型架構(gòu) 430
10.3.1 基于CNN與RNN的氣象模擬模型架構(gòu) 430
10.3.2 使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理時(shí)序數(shù)據(jù)與空間數(shù)據(jù) 434
10.3.3 使用CUDA加速CNN與LSTM 438
10.3.4 卷積操作與時(shí)間步長優(yōu)化：CUDA在大模型訓(xùn)練中的應(yīng)用 442
10.4 推理加速：氣象模擬的實(shí)時(shí)響應(yīng) 446
10.4.1 氣象模擬中推理的實(shí)時(shí)性要求 446
10.4.2 使用TensorRT加速氣象模擬模型的推理過程 448
10.4.3 大模型并行推理：使用CUDA流與多GPU架構(gòu)加速 450
10.4.4 氣象模擬推理任務(wù)中的內(nèi)存優(yōu)化與帶寬優(yōu)化 452
10.5 本章小結(jié) 454