GPU 深度學習優(yōu)化培訓課程
課程名稱：GPU 深度學習模型訓練與推理優(yōu)化
培訓對象
深度學習算法工程師、AI 平臺開發(fā)人員、模型推理優(yōu)化工程師。
培訓目標
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掌握 GPU 上深度學習訓練與推理的性能瓶頸分析方法。
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理解混合精度訓練（AMP）與分布式訓練的原理與實踐。
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能夠使用 TensorRT 等工具對模型進行推理優(yōu)化。
培訓內容介紹
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深度學習與 GPU：GPU 在 AI 訓練中的主導地位；張量核心（Tensor Cores）的架構與優(yōu)勢；NVIDIA AI 軟件棧（CUDA、cuDNN、TensorRT）。
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cuDNN 與 cuBLAS 應用：cuDNN 中卷積算法的選擇（FFT、Winograd、隱式 GEMM）；cuBLAS 在神經(jīng)網(wǎng)絡全連接層中的應用；自動調優(yōu)機制。
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性能分析工具：PyTorch Profiler 的使用；TensorBoard 性能分析；Nsight Systems 分析訓練流水線瓶頸。
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輸入流水線優(yōu)化：數(shù)據(jù)加載與增強的 GPU 加速（DALI）；使用 GPU 直接解壓數(shù)據(jù)；預處理與訓練的并行。
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混合精度訓練：FP16 與 BF16 的優(yōu)勢；損失縮放（Loss Scaling）；自動混合精度（AMP）的實現(xiàn)；FP16 訓練中的數(shù)值穩(wěn)定性。
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分布式訓練：數(shù)據(jù)并行 vs 模型并行；同步 SGD 與梯度累積；AllReduce 算法；NCCL 庫的使用。
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大模型訓練技術：張量并行（Tensor Parallelism）；流水線并行（Pipeline Parallelism）；ZeRO 優(yōu)化器（零冗余優(yōu)化）。
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模型推理優(yōu)化：推理延遲與吞吐量的權衡；模型量化（INT8、FP8）；TensorRT 的模型轉換與優(yōu)化引擎生成。
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TensorRT 高級特性：插件編寫支持自定義算子；動態(tài)形狀（Dynamic Shapes）處理；多流推理與并發(fā)。
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推理部署框架：TensorRT Inference Server（Triton）的架構；并發(fā)模型服務與動態(tài)批處理；與 Kubernetes 的集成。
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算子融合與內核自動調優(yōu)：垂直融合與水平融合；TVM 與 XLA 的編譯優(yōu)化；算子自動調優(yōu)（AutoTVM、Ansor）。
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綜合實戰(zhàn)項目：選取典型模型（如 ResNet、BERT），進行訓練性能分析與優(yōu)化，并使用 TensorRT 加速推理，對比優(yōu)化前后的吞吐量與延遲。
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專家力量：
中國科學院相關研究所高級研究人員
西門子，TI,vmware，MSC,Ansys，MDI，Mentor, candence,Altium,Atmel 、Freescale,達索，華為等
大型公司高級工程師，項目經(jīng)理，技術支持專家
中科信軟培訓中心，資深專家或講師
大多名牌大學，碩士以上學歷，相關學歷背景專業(yè)，理論素養(yǎng)高
多年實際項目實踐，大型復雜項目實戰(zhàn)案例分享，熱情，樂于技術分享
針對客戶實際需要，真實案例演示，互動式溝通，學有所值
