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内容简介

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 
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