课程内容 CUDA编程基础：
包括CUDA架构、编程模型、开发环境搭建，CUDA C编程中的线程模型、内存模型、CUDA API，以及CUDA性能优化，如内存访问优化、线程调度优化、CUDA工具链等，并通过实战项目，如使用CUDA实现图像处理算法（图像卷积、边缘检测）来巩固所学知识。
获课：keyouit.xyz/13822/
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TensorRT模型优化与部署：介绍TensorRT的架构、工作流程、优势，讲解模型解析、层融合、精度校准、动态形状等模型优化技术，以及TensorRT推理引擎、Python/C+API、部署到不同平台（如Jetson、Tesla）等部署知识，同样有实战项目，如使用TensorRT优化和部署图像分类模型（ResNet、MobileNet）。
CUDA与TensorRT联合应用：涵盖CUDA与TensorRT的集成，如自定义CUDA算子、TensorRT插件开发，以及结合CUDA和TensorRT开发高性能推理引擎，还有开发一个基于CUDA和TensorRT的目标检测系统的实战项目。
课程特色 理论与实践相结合：每个知识点都配有相应的代码示例和实战项目，帮助学员快速掌握CUDA和TensorRT的使用技巧。
专家答疑解惑：课程提供在线答疑服务，学员可以随时向专家请教问题，解决学习过程中遇到的难题。
项目实战驱动：通过完成实战项目，学员可以将所学知识应用到实际项目中，提升解决实际问题的能力。
适合人群 对CUDA编程和深度学习模型部署感兴趣的开发者。
希望提升深度学习模型推理性能的工程师。 想要将深度学习模型部署到嵌入式设备的开发者。
课程收益 掌握CUDA编程技能，能够编写高效的并行计算代码。
掌握TensorRT模型优化和部署技术，能够将深度学习模型部署到实际生产环境中。
具备开发高性能推理引擎的能力，能够满足不同场景下的需求。 课程形式 视频课程：高清录制，学员可以随时随地学习。
在线答疑：专家在线解答学员问题。
实战项目：提供完整的项目代码和数据集。
