GPU并行计算和CUDA程序开发及优化

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资源介绍

GPU进行通用科学计算已经显示出其强大的性能和前景，许多的科学和商业软件系统已经移植到最新的GPU系统上，获得了比传统CPU系统数十倍乃至数百倍的加速。



讲师介绍：



周斌，信息与通信工程硕士、博士，计算机工程硕士，副研究员，现任山东省科学院海洋仪器仪表研究所海洋遥感遥测研究室主任。毕业于清华大学电子工程系和乔治梅森大学电子与计算机工程系。



曾任英伟达公司(NVIDIA Corp),高性能计算开发技术资深工程师，负责在GPU和并行系统上实现并优化信号和信息处理，生物信息学，气象数值预报系统，图形图像，网络搜索等应用，负责GPU系统架构和应用性能测试优化等。



【课程内容】



CPU并行计算和GPU程序开发

CPU体系架构概述

并行程序设计概述

CUDA开发环境搭建和工具配置

GPU体系架构概述

GPU编程模型

CUDA编程

CUDA程序分析和调试工具

CUDA程序优化

CUDA Fortran

cuDNN

SimpleNNwithCUDA

[db:作者]普通

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