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多语言框架高性能GPU编程 C\/C++,Matlab，Python培训邀请通知
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随着人工智能AI、大数据Big Data、云计算Cloud Computing等计算机科学技术的发展和应用的普及，深度学习DL和人工智能AI成为当下最炙手可热的技术趋势，将成为技术行业基础设施的核心组成部分。GPU的价值不止体现在深度学习，在高性能计算、物联网、人工智能、生物信息、分子模拟、计算化学、材料力学、系统仿真、流体力学、机械设计、生物制药、航空动力、地质勘探、气候模拟等领域，算法越来越复杂，需要处理的海量数据越来越巨大，高性能计算能力就显得尤为重要。传统HPC的三门语言C/C++/Fortran依然展现了顽强的生命力，面对日益更新的语言框架需求，Python/Matlab同样存在很大的优化空间。
培训将于2019年12月14日-18日在北京·并行学院举办，本次培训精讲HPC的GPU并行编程，首次开设Python HPC和Matlab HPC模块。
培训目的
现有硬件资源最大化利用，提供多种并行优化方案组合策略,提高并行程序设计与开发水平，熟悉常见的并行计算模式,了解主流GPU加速解决方案；实际体验高性能计算环境，能够应对主流的超算环境；提供符合自身特点的工程计算解决方案，了解高性能计算和深度学习应用场景。
培训日期:可咨询：13932327338
§ 培训日期：2019年12月14日~18日 9：00-12：00 14：00-17：00
§ 培训地点：北京·并行学院
§ 温馨提醒：请务必自备电脑
培训费用
5980元/人
（含报名费、培训费、材料费、资料费，不含证书费，提供食宿参考、费用自理）
培训证书（550元/人）
工信部全国网络与信息技术培训考试管理中心颁发的证书。该证书可作为专业技术人员职业能力考核的证明，以及专业技术人员岗位聘用、任职、定级和晋升职务的重要依据。
证书名称：《高性能GPU编程》
培训讲师
刘老师
中国科学院系统，主要研究领域为高性能计算、并行编程、生物医学图像处理，拥有多年MPI/OpenMP/CUDA/OpenCL/OpenACC优化加速经验与大型项目移植优化经验。
谢老师
中科院计算所工程师，长期从事并行优化工作，有流体力学，医学图像处理等多个方向的优化经验。
周老师
中科图云AI事业部解决方案经理。在控制工程、计算机视觉、电子技术等方面有深入研究，曾带领团队设计并完成“单导联心电信号分析解决方案”“家庭物联网解决方案”、“变电站移动巡检机器人解决方案”、“髋关节超声图像分割解决方案”、“DL-30激光测距解决方案”等多体系综合解决方案。
培训大纲
GPU并行编程： OpenACC+CUDA
GPU高性能计算——OpenACC编程基础与优化进阶 | 1、 OpenACC基础：概念，与CUDA区别，编译器，生态； 2、 OpenACC开发环境搭建配置； 3、 OpenACC四步开发流程：判断并行性，并行化表达，显式数据传递，优化 3.1判断并行性：Profile工具pgprof； 3.2并行化表达：引导关键字Kernerls和Parallel Loop； 3.3显式管理数据的拷贝：引导关键字Data； 3.4优化：统一内存管理，线程并行层级，collapse，tile |
OpenACC上机实操： 1. Hellow world； 2．矢量点乘； | |
GPU高性能计算——CUDA编程基础与优化进阶 | 1、 CUDA基础：API、数据并行、线程模型、存储模型、控制、同步、并发和通信、加速比； 2、 CUDA开发环境搭建和工具配置； 3、 CUDA优化进阶：线程组织调度，分支语句，访存优化，数据传输，原子操作； 4、 GPU并行计算模式及案例分析： 分析调试：parallel nsight，visual profiler，cuda-gdb； 5、 CUDA生态系统和相关专业领域软件介绍； |
CUDA上机实操： 1、 Helloworld，向量加，cuda库的使用（cuBLAS、cuFFT ）； 2、 矩阵乘，直方图，卷积，规约； | |
大规模并行开发：多GPU开发 | 1、 GPU异步编程，多GPU编程（混合OpenMP和MPI）及调试调优工具； 2、 OpenACC互操作性：OpenMP，MPI，CUDA； |
OpenACC上机实操： 1、 Jacobi迭代 | |
GPU高性能计算——深度学习
| 1、 深度学习GPU解决方案： 1.1基于GPU的交互式深度学习训练平台：DIGITS； 1.2深度学习框架的GPU加速：TensorFlow，Caffe等； 1.3 NVIDIA深度学习SDK：cuDNN，TensorRT，NCCL； 1.4深度学习显卡选择；； |
GPU技术前沿 | 1、 CUDA 10新特性 2、 Pascal，Volta，Turing显卡新架构 |
Matlab HPC
Matlab程序基础 （基础语法） | Matlab基本用法，编程语法，matlab工具箱等 |
Matlab程序性能评估 tic,toc,cputime,clock() | tic(),toc(),cputime(),clock()等相关函数 |
基于多核处理器的matlab程序加速 | 任务并行 Matlab线程池的申请和释放， 基于perfor的多线程加速 基于perfevel的多线程并行 数据并行 |
基于并行计算工具箱的matlab加速 | Matlab内置gpu函数， parallel computing toolbox |
Matlab与c/c++接口 | MEX库API MEX库相关函数 利用MEX实现matlab和c语言混编 |
基于CUDA的matlab加速 | 基于CUDAkernel，MEX的matlab加速 |
Python HPC
并行计算 | 应用场景 |
并行计算环境 | |
并行算法及相关问题 | |
并行化 | |
Python基础 | Python简介（What&Why） |
数据类型（num、string、list、dictionary） | |
输入输出 | |
循环 | |
函数 | |
Numpy模块 | Array&Array Operations |
线性运算 | |
threading模块 | 定义一个线程 |
确定当前线程 | |
实现一个线程 | |
使用queue进行线程通信 | |
multiprocessing模块 | 产生一个进程 |
给进程命名 | |
后台运行一个进程 | |
kill一个进程 | |
在子类中使用进程 | |
使用进程池 | |
Mpi4py模块 | 并行hello |
点对点通讯 | |
避免锁死问题 | |
Pycuda模块 | Hello GPU |
GPU&CPU |
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