为了突破深度学习瓶颈,去学习CUDA及TensorRT加速工具,真的管用吗?

2022 年 10 月 25 日 专知
近两年,深度学习模型少有突破性进展,尽管学术界一直在炒大规模预训练模型,但是能玩得起的机构少之又少,更别提具体应用落地了。
但是, 深度学习终究还是要服务于企业 ,只有能为企业带来实在的收益(靠着玩概念,忽悠来的投资,不算做收益),深度学习才能长青。
各大企业都在努力验证深度学习的商业落地场景,而高学历的算法工程师在驻场解决甲方企业的实际问题时,却出现以下这种无语局面:
为了避免以上这种情况重复发生,现在的企业在招聘AI算法工程师时,开始要求应聘者需要掌握当下深度学习加速必备的 CUDA编程 ,并且需要熟练掌握当下主流的加速工具 TensorRT模型 的使用技巧。
然而学习CUDA编程并不容易,尽管NVIDIA推出了CUDA相关文档,但是这些文档对新入门的小伙伴并不友好,很多人反映自己想学习CUDA,但是苦于学习起来效率太低,只好遗憾放弃。
基于此,深蓝学院潜心制作了 《CUDA入门与深度神经网络加速》 课程。希望大家通过对这门课程的学习,具备CUDA编程操作的能力,并且能够使用cuDNN、TensorRT这两个当下热门的深度神经网络加速工具。
在本期课程的主讲老师是具备 近10年CUDA开发经验 的资深算法工程师,老师会带领大家逐步掌握可应用于工程项目的CUDA编程技术,以及深度神经网络加速的技术!
不止步于口述讲解,本课程基本所有讲解都 涵盖详细的代码实现 ,老师手把手教你程序实现!
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请务必备注 1025】 ,优先通过哦
以下附上部分课程预览:
(编译TRT git源码sampleMNIST)


0 1
强大的师资力量
杨伟光,腾讯高级研究员,大连理工大学硕士

毕业后一直在腾讯从事语音领域深度学习加速上线工作。近10年CUDA开发经验,近5年TensorRT开发经验;

Github TensorRT_Tutorial作者。
康博,高级研究员
主要方向为自然语言处理、智能语音及其在端侧的部署。博士毕业于清华大学,在各类国际AI会议和刊物中发表论文10篇以上,多次获得NIST主办的国际比赛top 2成绩。近年来主要研究方向为AI在场景中的落地应用。

0 2
详尽的课程大纲

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0 3
我们的课程优势

1. 内容精简:主讲CUDA核心的并行运算操作

2知识前沿:本期课程涵盖当下主流的深度学习模型加速工具

3.  氛围活跃:与数百位同学共同交流学习

04
本课程适合人群
1.   人工智能领域的算法或者开发工程师,尤其是工作涉及深度学习的模型。
2.   希望学习并行计算系统的科研工作者以及工程师。

05
本期课程学习收获
1. 掌握CUDA并行系统的分析、开发、调试与优化方法。
2. 熟悉CUDA的基本概念以及主流的并行运算。
3. 了解cuDNN与TensorRT两个深度学习模型的加速工具
4. 具备动手实践深度学习模型加速的能力

06
 优质的学习圈子
你的同学大多是来自985、211及海外院校硕博,在这里大家一起学习、进行讨论与研究。独一无二的优质圈子将是你未来学习与就业的宝贵资源

07
精心打磨课程服务
1.  三师助力
讲师&助教及时答疑解惑,班主任全程带班督学,帮你克服拖延,不断进步。
2.  定期班会
助教1V1批改作业,并在班会中进行讲评和指导;在班会中,学习更多技巧;在交流中收获更多思路。

08
抢占名额
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