获课：weiranit.fun/13853/

获取ZY↑↑方打开链接↑↑

CUDA与TensorRT部署实战课程（视频+答疑）

一、课程概述

1. 课程目标

   • 掌握CUDA编程：学习CUDA编程模型，掌握并行计算的基本概念和技术。

   • 精通TensorRT部署：了解TensorRT的工作原理，掌握深度学习模型的优化和部署技巧。

   • 实战应用：通过实际项目，将CUDA和TensorRT应用于深度学习模型的加速和部署。

2. 课程内容

   • CUDA编程基础：CUDA架构、线程模型、内存管理、并行算法。

   • TensorRT基础：TensorRT简介、模型优化、推理加速。

   • 实战项目：图像分类、目标检测、自然语言处理等实际应用案例。

3. 课程特色

   • 视频教学：提供高质量的视频课程，方便学员随时随地学习。

   • 答疑服务：提供专业的答疑服务，帮助学员解决学习中的疑难问题。

   • 实战演练：通过实际案例和实验操作，增强学员的动手能力。

二、课程大纲

1. CUDA编程基础

   • CUDA架构：GPU架构、CUDA编程模型。

   • 线程模型：线程层次结构、线程同步、线程通信。

   • 内存管理：全局内存、共享内存、常量内存、纹理内存。

   • 并行算法：并行归约、并行扫描、并行排序。

2. TensorRT基础

   • TensorRT简介：TensorRT概述、工作流程、主要功能。

   • 模型优化：模型量化、层融合、精度校准。

   • 推理加速：推理引擎配置、性能调优、多流推理。

3. 实战项目

   • 图像分类：使用TensorRT加速ResNet、VGG等模型的推理。

   • 目标检测：使用TensorRT加速YOLO、SSD等模型的推理。

   • 自然语言处理：使用TensorRT加速BERT、GPT等模型的推理。

三、学习资料

1. 视频课程

   • CUDA编程基础：CUDA架构、线程模型、内存管理、并行算法。

   • TensorRT基础：TensorRT简介、模型优化、推理加速。

   • 实战项目：图像分类、目标检测、自然语言处理等实际应用案例。

2. 课件与实验指导

   • 课件：每章节的详细课件，帮助学员系统学习。

   • 实验指导：提供详细的实验操作步骤，帮助学员动手实践。

3. 模拟试题

   • 模拟考试：提供多套模拟试题，帮助学员熟悉考试题型和难度。

   • 答案解析：每道题目都有详细的答案解析，帮助学员理解知识点。

四、项目实战

1. 实战项目一：图像分类

   • 项目目标：使用TensorRT加速ResNet模型的推理。

   • 项目步骤：

     • 下载并准备ResNet模型。

     • 使用TensorRT进行模型优化和推理加速。

     • 测试优化后的模型性能。

2. 实战项目二：目标检测

   • 项目目标：使用TensorRT加速YOLO模型的推理。

   • 项目步骤：

     • 下载并准备YOLO模型。

     • 使用TensorRT进行模型优化和推理加速。

     • 测试优化后的模型性能。

3. 实战项目三：自然语言处理

   • 项目目标：使用TensorRT加速BERT模型的推理。

   • 项目步骤：

     • 下载并准备BERT模型。

     • 使用TensorRT进行模型优化和推理加速。

     • 测试优化后的模型性能。

五、答疑服务

1. 答疑方式

   • 在线答疑：通过在线平台，学员可以随时提问，讲师及时解答。

   • 讨论区：设立课程讨论区，学员可以互相交流学习心得和解决问题。

2. 答疑内容

   • 课程内容：解答学员在学习过程中遇到的课程内容相关问题。

   • 实验操作：帮助学员解决实验操作中的技术难题。

   • 项目实战：指导学员完成实战项目，提供技术支持和解决方案。

六、总结

CUDA与TensorRT部署实战课程通过系统的视频教学、丰富的学习资料和实战项目，帮助学员全面掌握CUDA编程和TensorRT部署的核心技术。通过本课程的学习，学员不仅能够深入理解并行计算和深度学习模型优化的原理，还能在实际项目中应用所学知识，提升职业竞争力。