大模型訓練與推理加速實戰：基於CUDA計算平臺（Python版）

第1章  CUDA基礎與運算平臺概述 1
1.1  CUDA架構與工作原理 1
1.1.1  CUDA程式設計模型概述 1
1.1.2  核心計算單元：執行緒、區塊與網格 3
1.1.3  GPU與CPU的平行計算差異 5
1.1.4  CUDA主機與設備之間的協作 7
1.2  CUDA開發環境搭建 8
1.2.1  安裝與設定CUDA工具 8
1.2.2  Python環境配置：PyCUDA與CUDA Python介面 11
1.2.3  使用NVIDIA Nsight調試與化工具 14
1.2.4  CUDA編譯器nvcc的使用 16
1.3  CUDA核心API與記憶體管理 18
1.3.1  記憶體管理：主機記憶體與裝置記憶體 18
1.3.2  資料傳輸：從主機記憶體到裝置記憶體的資料拷貝 21
1.3.3  共享記憶體與常數記憶體的使用 24
1.3.4  CUDA流與事件管理 28
1.4  CUDA調度與執行緒管理 33
1.4.1  執行緒並行度與調度模型 33
1.4.2  線程區塊與網格組織 36
1.4.3  執行緒同步與互斥 39
1.4.4  執行緒調度與化策略 42
1.5  CUDA效能分析與化基礎 45
1.5.1  性能瓶頸的辨識 46
1.5.2  GPU運算效能與效率指標 49
1.5.3  使用NVIDIA Visual Profiler進行效能分析 53
1.5.4  GPU硬體效能計數器的使用 56
1.6  本章小結 60
第2章  CUDA在深度學習的應用 61
2.1  深度學習架構概述 61
2.1.1  常用深度學習架構 61
2.1.2  CUDA加速比較：GPU與CPU的效能差異 66
2.1.3  GPU在卷積經網路中的勢 69
2.2  CUDA加速的經網絡前向傳播與反向傳播 72
2.2.1  經網路的矩陣計算與CUDA加速 72
2.2.2  活化函數與批歸一化的加速 75
2.2.3  反向傳播演算法的CUDA實作 79
2.2.4  動態計算圖與靜態計算圖的比較 84
2.2.5  程式碼範例：動態計算圖與靜態計算圖的比較 84
2.3  卷積作的CUDA化 87
2.3.1  卷積作在CUDA中的實現原理 87
2.3.2  使用cuDNN庫進行卷積加速 91
2.3.3  高效率的捲積演算法選擇 94
2.3.4  三維卷積與卷積經網路的多GPU加速 102
2.4  CUDA在大規模資料處理的應用 106
2.4.1  資料預處理：影像增強與轉換 107
2.4.2  資料並行：資料分割與任務分割 111
2.4.3  使用CUDA加速批次資料載入與預處理過程 115
2.5  使用CUDA化經網路模式訓練 119
2.5.1  梯度計算與參數更新的加速 120
2.5.2  自動微分與反向傳播的化 123
2.6  本章小結 127
第3章  CUDA與高效能運算 129
3.1  高效能運算基礎 129
3.1.1  CUDA在科學計算的應用場景 129
3.1.2  大規模平行計算 132
3.2  大規模線性代數運算加速 133
3.2.1  矩陣乘法與BLAS庫 134
3.2.2  使用cuBLAS庫進行高效率矩陣計算 137
3.2.3  稀疏矩陣計算 140
3.3  CUDA平行演算法設計 144
3.3.1  並行歸約與掃描演算法 144
3.3.2  線程間通訊與資料依賴性處理 149
3.3.3  高效率排序與快速傅立葉變換 153
3.4  使用CUDA加速科學與建模 158
3.4.1  物理與CUDA應用 159
3.4.2  數值解法：有限差分法與有限元素法 163
3.4.3  GPU加速流體力學模擬 166
3.4.4  CUDA在地震學的應用 170
3.5  高效能運算中GPU與CPU協同運算 174
3.5.1  GPU與CPU的協同運算架構 174
3.5.2  使用CUDA和OpenMP進行混合式程式設計 176
3.6  本章小結 179
第4章  模型壓縮與加速 180
4.1  模型壓縮概述 180
4.1.1  模型壓縮基本原理 180
4.1.2  量化、蒸餾、剪枝基本概念 182
4.1.3  模型加速與計算圖化 184
4.2  CUDA在模型量化的應用 185
4.2.1  浮點表示與定點表示 186
4.2.2  使用CUDA實現權重量化 187
4.3  CUDA在模型蒸餾的應用 195
4.3.1  使用CUDA加速模型蒸餾過程 196
4.3.2  模型蒸餾中的目標函數與化策略 204
4.4  CUDA在模型剪枝中的化 211
4.4.1  基於CUDA的稀疏矩陣儲存與加速 212
4.4.2  剪枝後的經網加速 216
4.5  本章小結 234
第5章  深度學習推理加速 235
5.1  推理與訓練的差異 235
5.1.1  推理概述 235
5.1.2  推理與訓練在計算圖上的差異 237
5.2  CUDA推理化技術 239
5.2.1  高效率的記憶體管理與資料傳輸 239
5.2.2  使用TensorRT進行推理加速 243
5.2.3  節點融合與圖化 247
5.3  多模型平行推理 258
5.3.1  多模型平行推理架構設計 258
5.3.2  任務調度與負載平衡 260
5.3.3  使用CUDA流進行平行推理 264
5.4  端側推理加速 272
5.4.1  行動裝置與邊緣設備推理 272
5.4.2  使用TensorRT進行模型署 275
5.5  本章小結 283
第6章  NCCL加速分散式訓練 284
6.1  大模型訓練的挑戰 284
6.1.1  大模型的計算複雜度 284
6.1.2  記憶體頻寬與計算資源限制 286
6.1.3  資料傳輸瓶頸 295
6.2  分散式訓練的基本概念 298
6.2.1  資料並行與模型並行 298
6.2.2  分散式訓練的溝通機制 300
6.2.3  使用NCCL進行分散式訓練 309
6.3  本章小結 314
第7章  自訂算子 315
7.1  自訂算子的定義與應用 315
7.1.1  自訂算子的基本概念 315
7.1.2  如何定義並實現CUDA算子 317
7.1.3  自訂CUDA算子化與效能分析 320
7.2  TensorFlow與PyTorch中的自訂算子 327
7.2.1  TensorFlow中自訂算子的建立 327
7.2.2  CUDA算子與TensorFlow整合 336
7.2.3  TensorFlow Custom Ops化 344
7.2.4  PyTorch中自訂算子的創建 354
7.2.5  自訂CUDA算子與PyTorch整合 360
7.2.6  PyTorch中Tensor作與CUDA加速 368
7.3  本章小結 374
第8章  GPU內存化 376
8.1  GPU記憶體管理與化概述 376
8.1.1  GPU記憶體結構與管理 376
8.1.2  CUDA記憶體分配與釋放以及記憶體頻寬化問題 380
8.2  共享記憶體與常數記憶體化 381
8.2.1  共享記憶體的定義與初步使用 382
8.2.2  常數記憶體的定義與高效率使用 384
8.3  記憶體層級與跨裝置記憶體管理 387
8.3.1  主機記憶體與裝置記憶體的交互作用 388
8.3.2  PCIe與NVLink資料傳輸 390
8.4  本章小結 393
第9章  TensorRT推理加速 394
9.1  使用TensorRT進行推理加速 394
9.1.1  TensorRT概述與使用情境 394
9.1.2  從TensorFlow或PyTorch匯出模型 397
9.1.3  使用TensorRT進行化與加速 401
9.2  深度學習推理中的模型量化與剪枝 404
9.2.1  推理任務中的模型量化 405
9.2.2  使用CUDA加速剪枝作 407
9.3  本章小結 410
第10章  CUDA加速大模型訓練與推理過程的實戰案例：氣像模擬 411
10.1  氣像模擬中的大模型挑戰與加速方案 411
10.1.1  氣像模擬中的資料規模與計算複雜度 411
10.1.2  使用深度學習進行氣像模擬 413
10.1.3  模型的訓練過程：從氣像模擬到預測模型 414
10.1.4  CUDA加速在大規模氣像模擬中的關鍵作用 417
10.2  CUDA加速大模型訓練：基礎設施與化 418
10.2.1  運算資源的高效配置與多GPU訓練架構的建構 418
10.2.2  使用CUDA進行資料並行與模型並行化 422
10.2.3  使用NCCL庫化多GPU之間的通訊 426
10.3  氣像模擬模型架構 430
10.3.1  基於CNN與RNN的氣像模擬模型架構 430
10.3.2  使用經網路處理時序資料與空間資料 434
10.3.3  使用CUDA加速CNN與LSTM 438
10.3.4  卷積作與時間步長化：CUDA在大模型訓練的應用 442
10.4  推理加速：氣像模擬的即時反應 446
10.4.1  氣像模擬中推理的即時性要求 446
10.4.2  使用TensorRT加速氣像模擬模型的推理過程 448
10.4.3  大模型並行推理：使用CUDA流與多GPU架構加速 450
10.4.4  氣像模擬推理任務中的記憶體化與頻寬化 452
10.5  本章小結 454