大模型训练与推理加速实战：基于CUDA计算平台.Python版_温浩2025_9787121505430

本书系统讲解基于NVIDIA CUDA计算平台的深度学习模型训练与推理加速方法，内容涵盖计算架构，原理、优化策略设计与工程实战部署的全链路流程，旨在帮助读者深入掌握大模型在GPU环境下的高效实现路径。

本书深入讲解CUDA在深度学习与高性能计算中的应用与优化。首先，介绍CUDA架构、开发环境，性能分析与优化基础，帮助读者掌握CUDA的核心概念与工具。然后，探讨CUDA在深度学习中的应用，重点优化卷积操作与大规模数据处理。接着，深入介绍高性能计算，讲解CUDA在大规模线性代数与科学仿真中的应用。另外，本书还详细阐述模型压缩与加速技术，包括量化、蒸馏与剪枝。对于推理优化，聚焦加速技术与端侧推理，并探讨利用NCCL加速分布式训练与多GPU协同。本书对自定义算子开发、GPU内存优化、TensorRT推理加速等内容也有覆盖。最后，通过气象模拟案例展示CUDA在大模型训练与推理中的实际应用，结合理论与实战，帮助读者提升CUDA应用能力。

本书兼具理论深度与工程实用性，适合从事深度学习系统优化的研究人员、高性能计算工程师及希望掌握GPU加速部署的开发者参考使用，是一本面向大模型时代的CUDA并行计算加速实战指南。

温浩，长期专注于GPU加速计算、大模型训练与推理优化等方向。曾在某芯片公司担任系统架构师，主导多个基于CUDA平台的深度学习框架与高性能计算模块的研发工作，积累了丰富的一线实践经验。近年聚焦于大模型的高效训练与部署，在CUDA性能调优、显存管理和并行计算等方面有深入研究。

第1章 CUDA基础与计算平台概述 1
1.1 CUDA架构与工作原理 1
1.1.1 CUDA编程模型概述 1
1.1.2 核心计算单元：线程、块与网格 3
1.1.3 GPU与CPU的并行计算差异 5
1.1.4 CUDA主机与设备之间的协作 7
1.2 CUDA开发环境搭建 8
1.2.1 安装与配置CUDA工具包 8
1.2.2 Python环境配置：PyCUDA与CUDA Python接口 11
1.2.3 使用NVIDIA Nsight调试与优化工具 14
1.2.4 CUDA编译器nvcc的使用 16
1.3 CUDA核心API与内存管理 18
1.3.1 内存管理：主机内存与设备内存 18
1.3.2 数据传输：从主机内存到设备内存的数据拷贝 21
1.3.3 共享内存与常量内存的使用 24
1.3.4 CUDA流与事件管理 28
1.4 CUDA调度与线程管理 33
1.4.1 线程并行度与调度模型 33
1.4.2 线程块与网格组织 36
1.4.3 线程同步与互斥 39
1.4.4 线程调度与优化策略 42
1.5 CUDA性能分析与优化基础 45
1.5.1 性能瓶颈的识别 46
1.5.2 GPU计算性能与效率指标 49
1.5.3 使用NVIDIA Visual Profiler进行性能分析 53
1.5.4 GPU硬件性能计数器的使用 56
1.6 本章小结 60
第2章 CUDA在深度学习中的应用 61
2.1 深度学习框架概述 61
2.1.1 常用深度学习框架 61
2.1.2 CUDA加速对比：GPU与CPU的性能差异 66
2.1.3 GPU在卷积神经网络中的优势 69
2.2 CUDA加速的神经网络前向传播与反向传播 72
2.2.1 神经网络的矩阵计算与CUDA加速 72
2.2.2 激活函数与批归一化的加速 75
2.2.3 反向传播算法的CUDA实现 79
2.2.4 动态计算图与静态计算图的对比 84
2.2.5 代码示例：动态计算图与静态计算图的对比 84
2.3 卷积操作的CUDA优化 87
2.3.1 卷积操作在CUDA中的实现原理 87
2.3.2 使用cuDNN库进行卷积加速 91
2.3.3 高效的卷积算法选择 94
2.3.4 三维卷积与卷积神经网络的多GPU加速 102
2.4 CUDA在大规模数据处理中的应用 106
2.4.1 数据预处理：图像增强与转换 107
2.4.2 数据并行：数据分割与任务划分 111
2.4.3 使用CUDA加速批量数据加载与预处理过程 115
2.5 使用CUDA优化神经网络模型训练 119
2.5.1 梯度计算和参数更新的加速 120
2.5.2 自动微分与反向传播的优化 123
2.6 本章小结 127
第3章 CUDA与高性能计算 129
3.1 高性能计算基础 129
3.1.1 CUDA在科学计算中的应用场景 129
3.1.2 大规模并行计算 132
3.2 大规模线性代数运算加速 133
3.2.1 矩阵乘法与BLAS库 134
3.2.2 使用cuBLAS库进行高效矩阵计算 137
3.2.3 稀疏矩阵计算 140
3.3 CUDA并行算法设计 144
3.3.1 并行归约与扫描算法 144
3.3.2 线程间通信与数据依赖性处理 149
3.3.3 高效排序与快速傅里叶变换 153
3.4 使用CUDA加速科学仿真与建模 158
3.4.1 物理仿真与CUDA应用 159
3.4.2 数值解法：有限差分法与有限元法 163
3.4.3 GPU加速流体动力学模拟 166
3.4.4 CUDA在地震学中的应用 170
3.5 高性能计算中GPU与CPU协同计算 174
3.5.1 GPU与CPU的协同计算框架 174
3.5.2 使用CUDA和OpenMP进行混合编程 176
3.6 本章小结 179
第4章 模型压缩与加速 180
4.1 模型压缩概述 180
4.1.1 模型压缩基本原理 180
4.1.2 量化、蒸馏、剪枝基本概念 182
4.1.3 模型加速与计算图优化 184
4.2 CUDA在模型量化中的应用 185
4.2.1 浮点表示与定点表示 186
4.2.2 使用CUDA实现权重量化 187
4.3 CUDA在模型蒸馏中的应用 195
4.3.1 使用CUDA加速模型蒸馏过程 196
4.3.2 模型蒸馏中的目标函数与优化策略 204
……

丛 书 名：

• 作  者：温浩 编著 编
• 出 版 社：电子工业出版社
• 出版日期：2025-07-01

• 版    次：1
• 页    数：
• 字    数：649600

• 印刷时间：
• 开    本：16开
• 纸    张：454

• 印    次：1
• I S B N：
• 包    装：平装