（1）GPU架构与并行计算基础：深入理解GPU与CPU的架构差异，掌握SIMT（单指令多线程）执行模型、线程层次结构（网格、线程块、线程）以及GPU存储体系（全局内存、共享内存、寄存器、常量内存）的组织方式。学习Tensor Core的核心原理及其在矩阵运算加速中的应用。了解Roofline模型分析计算瓶颈的方法（内存密集型与计算密集型）。
（2）CUDA编程基础与深度学习算子实现：掌握CUDA编程模型的核心概念，包括内核函数定义与调用、线程组织方式、内置变量（threadIdx、blockIdx、blockDim）和API函数。学习使用CUDA实现深度学习基础算子（矩阵乘法、卷积、激活函数）。掌握NVIDIA Nsight等性能分析工具的使用方法，识别和优化性能瓶颈。
（3）GPU加速库在深度学习中的应用：系统学习NVIDIA深度学习加速生态的核心库。掌握cuBLAS在线性代数运算中的加速应用，理解cuDNN对卷积、池化、归一化等操作的优化原理。学习cuFFT在频域处理中的应用。了解RAPIDS生态（cuDF、cuML）在数据预处理和机器学习中的GPU加速能力。
（4）混合精度训练与FP16/BF16优化：理解混合精度训练的核心原理，掌握FP16/BF16数据格式的优势与挑战。学习损失缩放（Loss Scaling）技术防止梯度下溢。使用PyTorch/TensorFlow的自动混合精度（AMP）API实现训练加速。实战对比单精度与混合精度的训练速度与模型精度差异。
（5）多GPU训练策略：数据并行：掌握数据并行（Data Parallelism）的核心思想，理解梯度同步机制（All-Reduce）。学习使用PyTorch Distributed Data Parallel（DDP）实现多GPU训练。掌握梯度累积（Gradient Accumulation）技术解决显存不足问题。了解Horovod分布式训练框架的应用。
（6）多GPU训练策略：模型并行与流水线并行：深入理解模型并行（Model Parallelism）的原理和适用场景（超大模型）。学习张量并行（Tensor Parallelism）和流水线并行（Pipeline Parallelism）的实现机制。掌握激活检查点（Activation Checkpointing）技术减少显存占用。使用DeepSpeed或Megatron-LM实现大模型的多GPU训练。
（7）模型量化与压缩技术：理解模型量化的核心原理（INT8、FP8量化），掌握训练后量化（PTQ）和量化感知训练（QAT）的方法。学习模型剪枝（Pruning）技术，包括结构化剪枝和非结构化剪枝。了解知识蒸馏（Knowledge Distillation）的基本思想。实战使用TensorRT实现模型量化加速。
（8）TensorRT与推理优化：掌握NVIDIA TensorRT的核心架构和优化原理，包括层融合（Layer Fusion）、精度校准（INT8 Calibration）、张量内存复用等。学习将PyTorch/TensorFlow模型转换为TensorRT引擎的完整流程。实战使用TensorRT-LLM部署大语言模型，实现推理加速。
（9）深度学习编译器与算子融合：了解深度学习编译器（如TVM、XLA）的基本原理和工作流程。掌握计算图优化的核心技术，包括算子融合（Kernel Fusion）、常量折叠、死代码消除。学习使用PyTorch的TorchScript和TorchInductor进行图优化。对比编译器优化与手动优化的性能差异。
（10）数据加载管道优化：识别数据加载中的瓶颈（I/O瓶颈、解码瓶颈）。掌握使用NVIDIA DALI（Data Loading Library）实现GPU加速的数据预处理和增强。学习数据预取（Prefetching）、缓存（Caching）和并行数据加载技术。实战对比优化前后的训练吞吐量差异。
（11）容器化部署与GPU资源管理：学习使用Docker和NVIDIA Container Toolkit打包GPU加速的深度学习应用。掌握Kubernetes管理GPU资源的配置方法（设备插件、资源限制、隔离策略）。了解多租户环境下的GPU共享和资源调度策略。实践构建完整的GPU加速推理服务。
（12）综合项目实战：端到端深度学习加速系统：结合所学知识，完成一个完整的GPU加速深度学习项目（如大模型推理服务、实时目标检测系统、高性能推荐模型等）。涵盖模型选型、性能分析、多GPU训练优化、模型压缩量化、容器化部署的全流程，形成规范的加速计算项目报告。
