课程介绍：

CUDA编程方法是目前广泛使用的并行化程序编程方法。在深度学习，计算机视觉，生物医疗，环境科学，气象预报，石油勘探等领域具有大量的使用场景。通过这堂课，您将学会：

• 利用CUDA编程模型实现矩阵乘法
• 共享内存基础
• 利用共享内存加速矩阵乘法

课程介绍：

本次课程将深入的介绍如何利用共享内存和常量内存来加速GPU程序，通过本次课程，您将学会：

• 深层次的共享内存的知识
• 常量内存的概念
• 利用常量内存和共享内存加速GPU程序

活动日期：2019年7月9日，晚8点-9点半

课程介绍：

多流执行是CUDA编程模型中的重要加速手段，本次课程将深入的介绍如何利用多流执行来加速GPU程序，通过本次课程，您将学会：

• GPU流的基本概念
• 多流执行的应用
• GPU程序的性能分析

活动日期：2019年7月30日，晚8点-9点半

课程介绍：

NVIDIA cuBLAS库是标准基本线性代数子程序（ Basic Linear Algebra Subroutines）的GPU加速库. 使用cuBLAS API，您可以通过将密集型计算部署到单个GPU来加速应用程序，或者有效地扩展和分配到多GPU配置的服务器上，通过本次课程，您将学到：

• cuBLAS基础介绍
• cuBLAS的应用
• cuBLAS的实例展示

课程介绍：CUDA编程方法是目前广泛使用的并行化程序编程方法。在深度学习，计算机视觉，生物医疗，环境科学，气象预报，石油勘探等领域具有大量的使用场景。通过这堂课，您将学会：

• GPU基本架构
• CUDA编程模型---包括CUDA的线程层次，如何更加高效的调用线程来执行程序命令
• CUDA访存处理---包括多种存储类型的调用，以及如何利用不同类型的存储加速CUDA程序
• CUDA多流执行---包括创建多流执行的CUDA程序，以及利用多流执行加速CUDA程序的方法

在本次课程中，还会以实际程序为例子，详细展示如何在实际应用中利用GPU加速我们的应用程序

课程介绍：

此课程将会介绍如何利用 TensorRT 加速 YOLO 目标检测，课程将会着重介绍编程方法。本次课程还会涉及到 TensorRT 中数据类型，流处理，多精度推理等细节的展示：

• TensorRT 简介
• TensorRT 优化 YOLO 的实战编程
• TensorRT 实例展示

课程介绍：

此课程将协助用户开发出定制免编程 GAN 训练工具，会详细介绍如何利用NVIDIA 免费开源工具 DIGITS 实现对抗生成网络（GAN）的训练，如何安装自定义组建，如何测试训练效果等内容：

• NVIDIA DIGITS 简介
• 数据集的处理
• DIGITS 组件的安装
• GAN 的调试
• 测试

课程介绍:

此课程将会介绍 TensorRT 的基本信息，包括:

• TensorRT 的性能特点
• TensorRT 的优化原理
• TensorRT 的开发方法细节
• TensorRT 和 TensorFlow 的集成开发方法
• Deepstream 的性能特点以及开发使用

课程介绍:

• DIGITS 诞生背景及功能简介
• DIGITS 的训练数据集导入
• DIGITS 的基本模型训练操作：图片分类
• DIGITS 用于目标检测
• DIGITS 用于图像分割
• DIGITS 迁移学习的使用
• DIGITS Plugin 的使用