开发者活动 | 2023 NVIDIA & 创乐博 CUDA 线上训练营火热报名中

NVIDIA 作为一家全栈式 AI 计算平台的赋能者，致力于推动全球性的人工智能和科学计算的发展，通过推广高性能技术应用为社会发展做出积极贡献。尤其在国内高等教育领域，十多年来 NVIDIA 一直努力为众多高校提供培养下一代加速计算技术人才的 CUDA 教学相关资源。CUDA 编程技术人员现在已经成为业界在高性能计算及 AI 开发及应用领域内的主流技术支撑。

为了能够让与加速计算相关的高校学生能够及时了解最新的 CUDA 编程技术的发展与变化，我们发起了 CUDA 线上训练营公益活动，以增加学生学习及体验最新技术的机会，同时拉近教学与市场应用的距离。几年来的活动实施效果得到了业界的肯定与认可，CUDA 线上训练营的教材被应用到了高校的教材里面，甚至被采纳作为教学实验课。

2023 NVIDIA &创乐博 CUDA 线上训练营由 NVIDIA 发起，由创乐博冠名赞助，旨在帮助初学者学习如何在 GPU 上快速加速代码，掌握 CUDA 编程的基本概念和技能。

NVIDIA 工程师将通过为期 5 天的时间，系统性地介绍 ARM 嵌入式平台的特色，以及在该平台上如何实现 CUDA 并行加速计算。通过四大模块的学习，并搭配丰富的线上实验环节，让学生们掌握基于Arm 的 Jetson 开发环境和 GPU 异构计算原理，了解 CUDA 编程模型，包括线程组织和 CUDA 存储单元，以及如何利用共享存储单元优化应用等。每次课程介绍完，会提供相应的编程实例，让学生在实际操作中理解概念。

训练营的最终目标是帮助学习者建立对 GPU 编程的信心，为此，还将建立专门的 CUDA 学习线上微信群。邀请 CUDA 编程专家在线回答同学们的问题，辅导同学们进行线上实验。

高效学习 GPU 编程

职业生涯快人一步！

 

报名须知

报名时间：即日起– 7月23日

训练营时间：7月24日– 7月28日

线上结业考试时间：7月29日09:00 AM – 12:00 AM

报名链接：识别海报二维码或点击阅读原文。

报名后请添加微信号【社区助教】：gpusupport，确认报名费缴纳事宜；同时助教会拉您进入相应的微信群。

 

招生要求

✦本课程需要学员具备一定的 C/C++ 程序设计基础。

✦收费班：

主办方提供 Jetson 云平台，参加者无需准备开发环境，只需要通过自己普通电脑的浏览器远程访问 Jetson 计算平台进行学习。为了确保学习效果，将对每位参加者收取 100 元的报名费。完成了每日的学习打卡任务，将原路退回 100 元。

此班级只针对在校学生。

人数限制 100 名。

✦旁听班：自己准备 GPU 电脑，自行安装 CUDA 环境。

此班级面向所有开发者。

人数无上限。

✦两个班级都会安排上机考试，通过考试，可以获得结业证书。

 

课程亮点

✦介绍高性能计算基础编程模型 CUDA 的基本编程原理。✦在结合 Arm CPU 和 GPU 的实验平台上完成动手实践。✦内容和应用相结合，将介绍如何利用 CUDA 完成光影渲染、信号处理、深度学习的网络搭建等热门案例。✦6次实验课, 几千行实验代码, 让学生在动手实验的过程中了解GPU加速的原理和方法。✦完成课程结业测试，NVIDIA 企业开发者社区将颁发结业证书和纪念徽章。  

指导老师

何琨（Ken He）

NVIDIA 企业级开发者社区高级经理，拥有多年的 GPU 和人工智能开发经验。自 2017 年加入 NVIDIA 开发者社区以来，完成过上百场培训，帮助上万个开发者了解人工智能和 GPU 编程开发。在计算机视觉，高性能计算领域完成过多个独立项目。并且，在机器人和无人机领域，有过丰富的研发经验。对于图像识别，目标的检测与跟踪完成过多种解决方案。曾经参与 GPU 版气象模式 GRAPES，是其主要研发者。

李奕澎

NVIDIA 企业开发者社区经理，拥有 4 年数据分析建模开发经验，3 年人工智能自然语言处理开发经验。在自动语音识别、自然语言处理、自然语言理解等技术有着丰富的实战经验与见解。

 

训练营日程安排

Day1 - 7月24日

910 开营

NVIDIAGPU 应用市场总监侯宇涛致辞

创乐博 介绍

1.Jetson 开发环境介绍，Linux 系统简介（1.1 理论课+实验课）

介绍实验平台，介绍 Linux 编译的基本技巧，介绍基本的开发环境

实验课：Makefile 文件编写规范

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2. GPU 架构及异构计算

介绍 GPU 架构以及异构计算的基本原理

介绍 GPU 硬件平台

介绍基于 Jetson的嵌入式平台 GPU 架构和编程模型之间的关系

最新的 GPU 应用领域，GPU 在现代计算机科学中的通用性

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3. CUDA 编程模型 — 初识 CUDA

CUDA 程序的编译

GPU 线程的调用

GPU和 CPU 的通讯

使用多个线程的核函数

使用线程索引

多维网络

网格与线程块

利用 NVProf 查看程序执行情况

实验课内容：编写程序 HelloCUDA，并且利用 NVCC 编译。编写 VectorAdd 多线程程序，和多维网络线程程序，并用 nvprof 来测试不同设置情况下运行速度。

Day2- 7月25日

930（1100 午休）

4. CUDA 编程模型 — CUDA 存储单元的使用与错误检测

设备初始化

GPU 的存储单元

GPU 存储单元的分配与释放

数据的传输

数据与线程之间的对应关系

CUDA 应用程序运行时的错误检测

CUDA 中的事件

利用事件进行计时

实验课内容：编写 MatrixMul 程序，体验线程和数据的对应关系

留课后作业

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5. 多种 CUDA 储存单元详解

CUDA 中的存储单元种类

CUDA 中的各种存储单元的使用方法

CUDA中的各种存储单元的适用条件

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6. 利用共享存储单元优化应用

共享存储单元详解

共享内存的 Bankconflict

利用共享存储单元进行矩阵转置和矩阵乘积

实验课内容：编写 Shared Memory 优化过的矩阵乘法

介绍 sharedmemory 原理，介绍利用 sharedmemory优化的多种案例

矩阵转置

Day3- 7月26日

930（1100 午休）

7. CUDA 编程模型 — 原子操作

CUDA 中的原子操作

原子操作的适用场景

利用原子操作优化程序

规越算法的实验

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8. 基于 ARM 平台的 Jetson Nano存储单元调用

基于 ARM 平台的 Jetson Nano 的存储单元特点

统一内存的基本概念

如何更有效的利用 Jetson 的存储单元

实验课内容：编写 MatrixMul 程序，体验统一内存的使用方法

介绍基于 Jetson 平台的共享存储单元的特点，介绍 Jetson 平台 SoC DRAM memory 的应用

Day4- 7月27日

930（1100 午休）

9. CUDAstream

CUDA 流的基本概念

默认流与非默认流

利用 CUDA 流重叠计算和数据传输

实验课内容：体验利用流来减少运行时间

介绍 CUDAstream，介绍利用 stream 分割处理的加速方案，介绍利用 stream 处理超大数据的加速方案

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10. CUDA 加速库介绍：Thrust，cuBLAS，cuFFT，CV-CUDA

cuBLAS 介绍

cuFFT 介绍

Thrust 介绍

CV-CUDA 介绍

完成多种库（开源项目）的实例应用

Day5 - 7月28日：线上答疑

Day6 - 7月29日：线上课程结业考试

 

关于考核

1. 完成所有的理论和上机实验，并完成小程序打卡。

2. 完成课后线上答题。

3. 所有课程结束后完成三个考题，每个考题为完成一段程序，由易到难。

三组都完成的视为合格

考试时间：7月29日 09:00 Am—12:00 Am

 

教材资源

训练营教材：《CUDA ON ARM PLATFORM训练营》自编教材

参考书目：樊哲勇《 CUDA 编程：基础与实践》清华大学出版社出版时间：2020-10-01

NVIDIA 官方文档：CUDA C++ Best Practices Guide

（https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-best-practices-guide/index.html#abstract）

NVIDIA 官方文档：CUDA Programming Guide（https://docs.nvidia.com/cuda/#programming-guides）

立即扫描下方二维码报名，学生报名仅限 100 席，先到先得！

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原文标题：开发者活动 | 2023 NVIDIA & 创乐博 CUDA 线上训练营火热报名中

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