《大模型训练与推理加速实战：基于CUDA计算平台（Python版）》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。
《大模型训练与推理加速实战：基于CUDA计算平台（Python版）》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。
《大模型训练与推理加速实战：基于CUDA计算平台（Python版）》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。
作者简介:
温浩，长期专注于GPU加速计算、大模型训练与推理优化等方向。曾在某芯片公司担任系统架构师，主导多个基于CUDA平台的深度学习框架与高性能计算模块的研发工作，积累了丰富的一线实践经验。近年聚焦于大模型的高效训练与部署，在CUDA性能调优、显存管理和并行计算等方面有深入研究。
目录:
第1章 CUDA基础与计算平台概述 1
第2章 CUDA在深度学习中的应用 61
第3章 CUDA与高性能计算 129
第4章 模型压缩与加速 180
第5章 深度学习推理加速 235
第6章 NCCL加速分布式训练 284
第7章 自定义算子 315
第8章 GPU内存优化 376
第9章 TensorRT推理加速 394
第10章 CUDA加速大模型训练与推理过程的实战案例：气象模拟 411
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