GPU编程与加速计算培训大纲
一、课程简介
本课程旨在系统培养具备GPU并行计算能力的专业人才，使学员掌握从GPU架构原理到高性能算法实现的完整技能栈。课程融合理论讲解与动手实践，通过完全配置的云端GPU实验环境，让学员在真实的开发场景中学习CUDA编程、性能优化和并行算法设计。课程内容涵盖GPU硬件架构、CUDA编程模型、内存层次结构、并行算法模式、性能分析工具及多GPU编程等核心模块，帮助学员将现有的CPU应用程序迁移到GPU平台，获得显著的性能加速。
二、培训目标
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理解GPU硬件架构与并行计算模型，掌握线程层次结构与执行模型
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掌握CUDA编程语言（C++/Python）的核心语法与编程模型
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能够编写、编译和调试基本的GPU加速程序
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熟练运用CUDA库（cuBLAS、cuFFT等）加速常见计算任务
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掌握内存优化技术，包括全局内存合并访问、共享内存使用
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学会使用Nsight Systems等性能分析工具识别和消除性能瓶颈
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理解并发CUDA流和异步执行机制，实现计算与数据传输重叠
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掌握多GPU编程基础和分布式并行计算初步
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具备将实际应用移植到GPU平台的工程能力
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通过课程考核获得NVIDIA DLI官方培训证书
三、培训对象
预备知识：
四、课程大纲
模块一：GPU架构与并行计算基础
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GPU加速计算概述：从图形处理到通用计算的发展历程
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GPU硬件架构：流多处理器、CUDA核心、内存层次结构
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CPU与GPU的异构计算模型：主机与设备、数据传输
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并行计算基础：数据并行、任务并行、加速比与阿姆达尔定律
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CUDA编程模型概述：内核函数、线程层次、执行配置
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动手实验：第一个CUDA程序（向量加法）
模块二：CUDA编程基础
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CUDA开发环境搭建：编译器、工具链、云端实验环境配置
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内核函数编写与启动：__global__声明、执行配置语法
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线程层次结构：网格、线程块、线程的索引计算
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内置变量：threadIdx、blockIdx、blockDim、gridDim
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主机与设备内存管理：cudaMalloc、cudaMemcpy、cudaFree
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错误处理机制：检查CUDA运行时错误
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矩阵乘法实现（基础版）：理解线程到数据的映射
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动手实验：实现矩阵乘法的GPU版本
模块三：CUDA Python编程（选学）
模块四：GPU内存优化技术
模块五：并行算法设计与实现
模块六：CUDA库与工具链
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cuBLAS线性代数库：矩阵运算加速
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cuFFT快速傅里叶变换库
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cuRAND随机数生成库
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Thrust模板库：STL风格的GPU算法
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cuSPARSE稀疏矩阵运算库
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动手实验：使用cuBLAS加速矩阵运算
模块七：性能分析与调试
模块八：异步执行与流并发
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CUDA流概念：默认流与非默认流
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数据传输与内核执行重叠：双缓冲技术
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流优先级与流回调
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事件同步与依赖管理
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多流并发：最大化GPU利用率
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动手实验：实现计算与传输重叠
模块九：多GPU与分布式并行
模块十：综合项目实战与优化
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项目选题：从CPU应用移植到GPU平台
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性能目标设定与基准测试
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并行化策略设计与实现
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迭代优化：内存访问优化、流并发、库替换
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最终性能评估与报告编写
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项目展示与评审
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