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內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　《基于高性能計(jì)算的深度學(xué)習(xí)理論與實(shí)踐研究》詳細(xì)介紹了各種高性能計(jì)算資源及其特點(diǎn)與使用方法，圍繞人工智能深度學(xué)習(xí)應(yīng)用，從Windows和Linux兩個(gè)系統(tǒng)使用高性能計(jì)算資源為例，分別詳細(xì)介紹了利用GPU等高性能計(jì)算資源加快深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練和應(yīng)用開(kāi)發(fā)部署的詳細(xì)方法與策略，為從事相關(guān)基于深度學(xué)習(xí)的智能應(yīng)用與服務(wù)的人員提供幫助。

作者簡(jiǎn)介

　　楊博雄，男，博士，武漢大學(xué)博士后，三亞學(xué)院副教授，從事人工智能與高性能計(jì)算方面的研究。獲得有湖北省自然科學(xué)很好論文獎(jiǎng)、鄭州市科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)等獎(jiǎng)勵(lì)，發(fā)表論文20余篇，擁有發(fā)明3部，出版專著1部，教材1部。

圖書目錄

第1章概述
1．1 引言
1．2 髙性能計(jì)算資源
1．2．1 多核CPU
1．2．2 SMP與集群計(jì)算
1．2．3 并行與分布式計(jì)算
1．2．4 高性能GPU
1．2．5 FPGA高性能計(jì)算
1．3 深度學(xué)習(xí)對(duì)高性能計(jì)算的要求
第2章 GPU高性能計(jì)算與CUDA開(kāi)發(fā)
2．1 GPU簡(jiǎn)介
2．2 GPU與CPU
2．3 GPU并行計(jì)算
2．4 CPU+GPU異構(gòu)協(xié)同計(jì)算
2．5 CUDA架構(gòu)
2．5．1 CUDA編程模型
2．5．2 CUDA存儲(chǔ)器模型
2．5．3 CUDA軟件體系
2．6 基于CUDA的GPU高性能計(jì)算編程示例
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