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GPU并行计算和CUDA程序开发及优化 [

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发表于 2017-3-24 21:05:30 | 显示全部楼层 |阅读模式
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

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发表于 2019-5-17 16:13:40 | 显示全部楼层
这个很厉害。
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