深度模型提速——CUDA & TensorRT？

2020年至今，深度学习模型少有突破性进展，尽管学术界一直在炒大规模预训练模型，但是能玩得起的机构少之又少，更别提具体应用落地了。

但是，深度学习终究还是要服务于企业，只有能为企业带来实在的收益（靠着玩概念，忽悠来的投资，不算做收益），深度学习才能长青。

各大企业都在努力验证深度学习的商业落地场景，而高学历的算法工程师在驻场解决甲方企业的实际问题时，却出现以下这种搞笑局面：

为了避免以上这种情况重复发生，现在的企业在招聘AI算法工程师时，开始要求应聘者需要掌握当下深度学习加速必备的CUDA编程，并且需要熟练掌握当下主流的加速工具TensorRT模型的使用技巧。

一、CUDA是什么？它在深度学习加速中扮演着什么样的角色呢？

CUDA是NVIDIA在2006年推出的运算平台。

CUDA作为一个完整的GPU解决方案，提供了硬件的直接访问接口，并且采用C语言作为编程语言，具备提供大量高性能计算指令开发能力，使开发者能够建立起一种效率更高的密集数据计算解决方案。

主流的深度学习框架也都是基于CUDA进行GPU并行加速的，几乎无一例外。

二、TensorRT又是什么？

NVDIA本着让大家能更好地利用GPU，使其在做深度学习推理的时候达到更好的效果的目标，推出了高性能深度学习支持引擎——TensorRT。TensorRT是目前深度学习工业化领域主流的加速模型。

另外，TensorRT可以作为用户应用程序中的库，它包括用于从Caffe，ONNX或TensorFlow导入现有模型的解析器，以及用于以编程方式（C++或Python API）构建模型。

就目前的形势来看，熟悉CUDA及TensorRT的AI算法工程师太抢手了，可以迅速建立与普通AI算法工程师的差异化竞争壁垒。

目前熟悉CUDA编程的算法工程师薪资也十分可观，基本来说掌握了CUDA就可以告别裁员潮。

然而学习CUDA编程并不容易，尽管NVIDIA推出了CUDA相关文档，但是这些文档对新入门的小伙伴并不友好，很多人反映自己想学习CUDA，但是苦于学习起来效率太低，只好遗憾放弃。

基于此，深蓝学院潜心制作了 《CUDA入门与深度神经网络加速》 课程。希望大家通过对这门课程的学习，具备CUDA编程操作的能力，并且能够使用cuDNN、TensorRT这两个当下热门的深度神经网络加速工具。

在本期课程的主讲老师是具备 近10年CUDA开发经验 的资深算法工程师，老师会带领大家逐步掌握可应用于工程项目的CUDA编程技术，以及深度神经网络加速的技术！

不止步于口述讲解，本课程基本所有讲解都涵盖详细的代码实现，老师手把手教你程序实现！

以下附上部分课程预览：

（编译TRT git源码sampleMNIST）

更多详情扫码添加客服

请务必备注 422 ，优先通过哦

01

强大的师资力量

杨伟光，腾讯高级研究员，大连理工大学硕士

毕业后一直在腾讯从事语音领域深度学习加速上线工作。近10年CUDA开发经验，近5年 TensorRT 开发经验，Github TensorRT_Tutorial作者。

康博，高级研究员

主要方向为自然语言处理、智能语音及其在端侧的部署。博士毕业于清华大学，在各类国际AI会议和刊物中发表论文10篇以上，多次获得NIST主办的国际比赛top 2成绩。近年来主要研究方向为AI在场景中的落地应用。

0 2

详尽的课程大纲

更多详情扫码添加客服

请务必备注 422 ，优先通过哦

0 3

我们的课程优势

1.  内容精简：主讲CUDA核心的并行运算操作

2.  知识前沿：本期课程涵盖当下主流的深度学习模型加速工具

3. 氛围活跃：与数百位同学共同交流学习

04

本课程适合人群

1.   人工智能领域的算法或者开发工程师，尤其是工作涉及深度学习的模型。

2.  希望学习并行计算系统的科研工作者以及工程师。

05

本期课程学习收获

1. 掌握CUDA并行系统的分析、开发、调试与优化方法。

2. 熟悉CUDA的基本概念以及主流的并行运算。

3. 了解cuDNN与TensorRT两个深度学习模型的加速工具

4. 具备动手实践深度学习模型加速的能力

06

 优质的学习圈子

你的同学大多是来自985、211及海外院校硕博，在这里大家一起学习、进行讨论与研究。独一无二的优质圈子将是你未来学习与就业的宝贵资源 。

07

精心打磨课程服务

1.  三师助力

讲师&助教及时答疑解惑，班主任全程带班督学，帮你克服拖延，不断进步。

2.  定期班会

助教1V1批改作业，并在班会中进行讲评和指导；在班会中，学习更多技巧；在交流中收获更多思路。

08

抢占名额

更多详情扫码添加客服

请务必备注 422 ，优先通过哦