学习GPU编程，迈上AI科研的制高点，让你的职业生涯快人一步
亲爱的老师/同学，
AI是这个时代最为强大的技术力量。未来，数万亿台运行AI的计算机将在世界各地创造一种全新的物联网，从智能零售、制造业、服务机器人、自动驾驶汽车到智能城市，重塑人们所知的计算。借助Arm庞大的生态系统，英伟达将其GPU和AI技术引入到包括移动设备和个人电脑在内的大型终端市场。于此同时，越来越多的AI公司需要招聘更多的掌握基于边缘计算的GPU编程技能的人才。
本次CUDA ON ARM PLATFORM线上训练营由NVIDIA发起，由中国自动化学会智慧教育专业委员会协办，旨在帮助初学者学习如何在GPU上快速加速代码，掌握CUDA编程的基本概念和技能。NVIDIA工程师将通过为期5天的时间，系统性地介绍ARM嵌入式平台的特色，以及在该平台上如何实现CUDA并行加速计算。通过四大模块的学习，并搭配丰富的线上实验环节，让学生们掌握基于Arm的Jetson开发环境和GPU异构计算原理，了解CUDA编程模型，包括线程组织和CUDA存储单元，以及如何利用共享存储单元优化应用等，每次课程介绍完，会提供相应的编程实例，让学生在实际操作中理解概念。
CUDA ON ARM PLATFORM线上训练营的最终目标是帮助学习者建立对GPU 编程的信心，为此，还将将建立专门的CUDA学习线上微信群。邀请CUDA编程专家在线回答同学们的问题，辅导同学们进行线上实验。
课程亮点：
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[]介绍高性能计算基础编程模型CUDA的基本编程原理。
[]在结合ARM CPU 和 GPU的实验平台上完成动手实践。
[]内容和应用相结合，将介绍如何利用CUDA完成光影渲染、信号处理、深度学习的网络搭建等热门案例。
[]完成课程结业测试，NVIDIA企业开发者社区将颁发结业证书和纪念徽章。
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形式：
主办方提供Jetson云平台，参加者无需准备开发环境，只需要通过自己普通电脑的浏览器远程访问Jetson计算平台进行学习。为了确保学习效果，将对每位参加者收取100元的报名费。完成了每日的学习打卡任务，将原路退回100元。
此班级只针对在校学生。
人数限制100名。
参加者要求：
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[*]本课程需要学员有一定的C/C++程序设计基础。
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训练营指导老师：
何琨 （Ken He）
NVIDIA 企业级开发者社区经理，拥有多年的GPU 和人工智能开发经验。自2017年加入NVIDIA 开发者社区以来，完成过上百场培训，帮助上万个开发者了解人工智能和 GPU编程开发。在计算机视觉，高性能计算领域完成过多个独立项目。并且，在机器人和无人机领域，有过丰富的研发经验。对于图像识别，目标的检测与跟踪完成过多种解决方案。曾经参与GPU 版气象模式 GRAPES，是其主要研发者。
李奕澎
NVIDIA 企业开发者社区经理，拥有 4 年数据分析建模开发经验，3 年人工智能自然语言处理开发经验。在自动语音识别、自然语言处理、自然语言理解等技术有着丰富的实战经验与见解。
报名：
报名链接：https://jinshuju.net/f/RSA5HG
报名后请添加微信号【社区助教】：gpusupport，确认报名费缴纳事宜。同时助教会拉您进入相应的微信群。
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训练营日程安排：
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[tr][td=47]
Day1
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7月4日
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9:00-9:10开营
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中国自动化学会智慧教育专业委员会秘书长 刘希未致开幕词
NVIDIA GPU应用市场总监 侯宇涛 致辞
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9:10-16:30 ( 11:30-14:00午休)
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1
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基于Arm的Jetson开发环境介绍，Arm Linux系统简介（1.1理论课+实验课）
介绍我们的实验平台，介绍Linux编译的基本技巧，介绍基本的开发环境
实验课：Makefile 编写规范
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2
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GPU架构及异构计算（1.2）
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[]介绍GPU架构以及异构计算的基本原理
[]介绍GPU硬件平台
[]介绍基于Arm的嵌入式平台GPU架构和编程模型之间的关系，介绍Grace CPU-相关
[]最新的GPU应用领域，GPU在现代计算机科学中的通用性
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[tr][td=47]
3
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CUDA编程模型—初识CUDA（1.3+1.4实验课）
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[]CUDA程序的编译
[]GPU线程的调用
[]GPU和CPU的通讯
[]使用多个线程的核函数
[]使用线程索引
[]多维网络
[]网格与线程块
[]利用NVProf查看程序执行情况
[*]实验课内容：编写程序HelloCUDA，并且利用NVCC编译。编写VectorAdd多线程程序，和多维网络线程程序，并用nvprof来测试不同设置情况下运行速
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[tr][td=47]
Day2
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7月5日 9:30-16:30 ( 11:30-14:00午休)
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[tr][td=47]
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[*]1
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CUDA编程模型—CUDA存储单元的使用与错误检测（2.1+2.2实验课）[list]
[]设备初始化
[]GPU的存储单元
[]GPU存储单元的分配与释放
[]数据的传输
[]数据与线程之间的对应关系
[]CUDA应用程序运行时的错误检测
[]CUDA中的事件
[]利用事件进行计时
[*]实验课内容：编写MatrixMul程序，体验线程和数据的对应关系
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留课后作业
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[tr][td=47]
2
[/td][td=506]
多种CUDA存储单元详解（2.3）
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[]CUDA中的存储单元种类
[]CUDA中的各种存储单元的使用方法
[*]CUDA中的各种存储单元的适用条件
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[tr][td=47]
3
[/td][td=506]
利用共享存储单元优化应用（2.4实验课）
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[]共享存储单元详解
[]共享内存的Bank conflict
[]利用共享存储单元进行矩阵转置和矩阵乘积
[]实验课内容：编写Shared Memory优化过的矩阵乘法
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介绍shared memory原理，介绍利用shared memory 优化的多种案例
[list]
[*]矩阵转置
[/list]
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[tr][td=47]
Day3
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7月6日 9:30-16:30 ( 11:30-14:00午休)
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[tr][td=47]
1
[/td][td=506]
CUDA编程模型—原子操作（3.1理论+3.2实验）
[list]
[]CUDA中的原子操作
[]原子操作的适用场景
[*]利用原子操作优化程序
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[/td][/tr]
[tr][td=47]
2
[/td][td=506]
基于ARM平台的Jetson存储单元调用（3.3+3.4实验课）
[/td][/tr]
[tr][td=47]
Day4
[/td][td=506]
7月7日 9:30-16:30 ( 11:30-14:00午休)
[/td][/tr]
[tr][td=47]
1
[/td][td=506]
CUDA stream（4.1+4.2实验课）
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[]基于ARM平台的Jetson的存储单元特点
[]统一内存的基本概念
[]如何更有效的利用Jetson的存储单元
[]实验课内容：编写MatrixMul程序，体验统一内存的使用方法
[*]介绍基于Jetson平台的共享存储单元的特点，介绍Jetson平台SoC DRAM memory的应用
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[/td][/tr]
[tr][td=47]
2
[/td][td=506]
CUDA加速库介绍：cuBLAS，cuFFT（4.3+4.4实验课）
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[*]cuBLAS介绍
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cuFFT介绍
[list]
[*]利用cuFFT和cuBLAS来实现相关应用案例
[/list]
[/td][/tr]
[tr][td=47]
Day5
[/td][td=506]
7月8日 线上答疑
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[tr][td=47]
Day6
[/td][td=506]
7月9日 线上课程结业考试
[/td][/tr]
[/table]
关于训练营考核：[table=557]
[tr][td=35]
1.
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完成所有的理论和上机实验，并完成小程序打卡
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[tr][td=35]
2
[/td][td=522]
完成课后线上答题
[/td][/tr]
[tr][td=35]
3
[/td][td=522]
所有课程结束后完成三个考题，每个考题为完成一段程序，由易到难。
三组都完成的视为合格
考试时间：7月9日 上午09:00—12:00
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[/table]
教材与学习资源[table]
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训练营教材
[/td][td=468]
《CUDA ON ARM PLATFORM训练营》自编教材
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[tr][td=1,4,85]
参考书目
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樊哲勇《CUDA编程：基础与实践》清华大学出版社出版时间：2020-10-01
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[tr][td=468]
NVIDIA官方文档：CUDA C++ Best Practices Guide
[/td][/tr]
[tr][td=468]
NVIDIA官方文档：CUDA Programming Guide
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[tr][td=468]
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