内容简介

本书系统讲解基于NVIDIA CUDA计算平台的深度学习模型训练与推理加速方法，内容涵盖计算架构原理、优化策略设计与工程实战部署的全链路流程，旨在帮助读者深入掌握大模型在GPU环境下的高效实现路径。

本书深入讲解CUDA在深度学习与高性能计算中的应用与优化。首先，介绍CUDA架构、开发环境、性能分析与优化基础，帮助读者掌握CUDA的核心概念与工具。然后，探讨CUDA在深度学习中的应用，重点优化卷积操作与大规模数据处理。接着，深入介绍高性能计算，讲解CUDA在大规模线性代数与科学仿真中的应用。另外，本书还详细阐述模型压缩与加速技术，包括量化、蒸馏与剪枝。对于推理优化，聚焦加速技术与端侧推理，并探讨利用NCCL加速分布式训练与多GPU协同。本书对自定义算子开发、GPU内存优化、TensorRT推理加速等内容也有覆盖。最后，通过气象模拟案例展示CUDA在大模型训练与推理中的实际应用，结合理论与实战，帮助读者提升CUDA应用能力。

本书兼具理论深度与工程实用性，适合从事深度学习系统优化的研究人员、高性能计算工程师及希望掌握GPU加速部署的开发者参考使用，是一本面向大模型时代的CUDA并行计算加速实战指南。