获课：weiranit.fun/13853/
获取ZY↑↑方打开链接↑↑
一、课程定位与目标
本课程专为具备一定深度学习基础，熟悉常见深度学习框架（如 PyTorch、TensorFlow），为迫切渴望提升模型落地部署能力的开发者量身定制。无论是深度学习算法工程师，期望优化模型推理性能、降低部署成本；还是嵌入式 AI 工程师，需要在 Jetson 等边缘设备上实现高效推理；亦或是有志于在 AI 领域深耕的技术爱好者，本课程都将为您提供系统、实用的知识与技能体系。
课程目标明确，旨在让学习者深度洞悉 CUDA 与 TensorRT 的工作机制，熟练运用相关技术进行编程与优化，能够独立完成深度学习模型在不同平台（从服务器到边缘设备）的高效部署。通过丰富的实战项目与案例分析，培养学习者解决实际工程问题的能力，使其在面对复杂多变的业务场景时，能够基于 CUDA 与 TensorRT 设计出稳健、高效的部署方案，切实推动深度学习技术在实际应用中的落地与创新。
二、课程内容框架
（一）CUDA 核心编程基础（15 课时）
CUDA 并行计算模型：深入解析 NVIDIA GPU 硬件架构，详细讲解 SM 计算单元的运作机制、内存层次结构特点，让学习者从硬件底层理解 GPU 并行计算的优势所在。全面阐释 CPU - GPU 异构计算模型，包括数据划分策略、任务调度算法，引导学习者合理分配计算资源，发挥 CPU 与 GPU 协同计算的最大效能。通过实战项目，如利用 cudaGetDeviceProperties 函数查询 CUDA 设备信息，帮助学习者快速上手，熟悉 CUDA 开发环境。
核函数设计与优化：以向量加法核函数为例，从基础版代码入手，逐步引导学习者理解线程网格（Grid/Block/Thread）的层级设计原理，掌握如何通过合理设置线程数量与布局，提升并行计算效率。深入探讨内存访问优化技巧，包括对齐访问、合并访问以及共享内存的高效运用，显著减少内存访问延迟，提升数据读写速度。介绍动态并行技术（CUDA 5.0 + 特性），讲解如何实现递归并行任务处理，进一步拓展并行计算的灵活性与深度。
CUDA 内存管理：对 CUDA 内存类型进行深度剖析，详细讲解全局内存（Global Memory）高容量低带宽的特性，以及如何通过异步传输优化数据传输效率；深入探讨共享内存（Shared Memory）作为片上高速存储的优势，通过分块矩阵乘法实战项目，让学习者切实掌握共享内存的使用方法，提升数据处理速度。介绍纹理内存（Texture Memory）在图像数据缓存优化方面的独特作用，有效减少 Bank Conflict，提升内存访问效率。
数据传输与异步执行：通过实际代码演示，如异步数据传输与核函数启动的代码示例，让学习者掌握 cudaMemcpyAsync 函数的使用方法，实现数据在主机与设备之间的高效异步传输。深入讲解流（Stream）与事件（Event）机制，帮助学习者理解如何利用这一机制进行任务并行调度，充分发挥 GPU 的并行计算能力，提升系统整体性能。介绍统一内存（Unified Memory，CUDA 6.0 + 特性）的自动数据迁移策略，简化内存管理流程，提高开发效率。
（二）TensorRT 推理引擎核心技术（20 课时）
TensorRT 基础与模型优化：系统讲解 TensorRT 的基础概念与工作原理，深入剖析其如何将深度学习模型转换为优化的推理引擎。详细介绍从 ONNX、PyTorch、TensorFlow 等常见模型格式的导入流程，以 PyTorch 模型转 TensorRT 为例，给出完整的代码示例，包括模型加载、网络构建、解析器使用等关键步骤。
网络层融合技术：深入讲解网络层融合技术，如将 Convolution、BN、ReLU 等层进行合并，通过减少 kernel 调用次数，有效降低计算开销，提升推理速度。详细介绍精度优化与性能调优策略，包括混合精度推理（FP16/BFP16/INT8），帮助学习者理解如何在精度与速度之间进行权衡，选择最适合业务场景的精度配置。深入探讨层间内存优化方法，通过显式内存管理，减少中间张量冗余，降低内存占用，提升推理效率。介绍动态张量形状支持技术，使模型能够适应多 batch size 的自适应推理需求，增强模型的通用性与灵活性。
TensorRT 部署实战：全面讲解推理引擎的部署流程，对比 C++ 与 Python API 开发的差异，为学习者提供根据项目需求选择合适开发语言的依据。深入探讨线程安全设计，确保在高并发场景下推理服务的稳定性与可靠性。详细介绍引擎序列化与反序列化技术，实现模型的持久化存储与快速加载，减少模型初始化时间，提高推理效率。
多流并行推理：通过实际项目案例，展示如何利用多流并行推理技术，并发处理多个推理请求，充分提升 GPU 利用率，满足高并发业务场景的需求。针对 NVIDIA Jetson 系列（Xavier/Nano/AGX Orin）等边缘设备，详细讲解环境搭建流程，包括硬件驱动安装、软件依赖配置等关键步骤。介绍模型量化工具链，如 TensorRT INT8 Calibration 技术，帮助学习者掌握如何通过模型量化，在不显著降低模型精度的前提下，大幅提升模型在边缘设备上的推理速度。探讨端云协同部署架构设计，如何将边缘设备的预处理能力与云端的强大计算能力相结合，实现高效、智能的推理服务。
（三）实战项目：多模态部署案例（25 课时）
项目 1：图像分类模型高效部署（ResNet50+TensorRT）：以 ResNet50 图像分类模型为基础，实现全流程的高效部署。在数据预处理环节，利用 CUDA 核函数实现 RGB 转 BGR 以及归一化操作，大幅提升数据预处理速度。深入优化 TensorRT 引擎，实现动态 batch size 支持（1 - 32 自适应），提高模型在不同负载下的推理效率。通过性能对比实验，直观展示 PyTorch、TensorRT 以及 TensorRT+FP16 三种方案的速度差异，其中 TensorRT+FP16 方案可实现速度提升 300%，让学习者切实感受到 TensorRT 优化的强大效果。
优化技巧：深入讲解输入输出缓冲区预分配技巧，通过提前分配内存，减少内存申请开销，提升推理性能。介绍引擎缓存机制，对于高频推理场景，避免重复构建推理引擎，显著缩短推理响应时间。
项目 2：实时目标检测部署（YOLOv8+CUDA 加速）：基于 YOLOv8 目标检测模型，实现端到端的优化与部署。在后端处理环节，利用 CUDA 实现非极大值抑制（NMS）核函数，相较于 CPU 版本，速度提升 50 倍，有效提升目标检测的实时性。优化 TensorRT 动态形状推理，支持任意分辨率输入，且延迟开销仅为 0.1ms，增强模型在复杂场景下的适应性。
多卡并行方案：针对大规模目标检测需求，探讨多卡并行方案。详细介绍模型并行策略，如何在跨 GPU 层间实现流水作业，适用于超大模型的高效推理；以及数据并行策略，实现多卡推理负载均衡，支持高达 16 卡集群部署，充分发挥集群计算能力，满足高并发、大规模的目标检测任务需求。
项目 3：NLP 模型部署（BERT+TensorRT FP16）：聚焦 NLP 领域的 BERT 模型部署，深入优化序列处理流程。实现动态序列长度支持，采用 Padding - free 推理技术，减少无效计算，提升推理效率。利用 CUDA 核函数对注意力机制进行并行计算优化，显著提升模型推理速度。
服务化部署：基于 TensorRT - LLM 实现大模型推理，支持万亿参数模型分片，有效解决大模型部署的内存与计算难题。设计 gRPC 服务接口，通过优化吞吐量，达到 1000 QPS@V100 的高性能，为 NLP 模型的线上服务化部署提供可行方案。
（四）性能分析与故障诊断（10 课时）
GPU 性能分析工具：全面介绍 NVIDIA 工具链，通过实战操作，让学习者熟练掌握 NVIDIA - smi 工具，实时监控 GPU 利用率、内存占用等关键指标，及时了解 GPU 运行状态。深入讲解 Nsight Compute 工具的使用方法，进行核函数性能剖析，从指令级层面优化代码，精准找出低效 warps，针对性地提升代码执行效率。利用 Nsight Systems 进行系统级性能分析，准确定位 CPU - GPU 协同计算过程中的瓶颈所在，为系统性能优化提供有力依据。
问题场景现象描述排查步骤优化方案：针对常见的性能问题，如内存带宽瓶颈（当全局内存访问占比 > 90% 时），通过 Nsight Compute 查看内存事务，分析问题根源，并给出增加共享内存使用、优化合并访问等具体优化方案；对于计算资源闲置（SM 利用率 < 50%）的情况，指导学习者检查线程块 / 网格配置，通过增加并行线程数、优化任务划分等方式，充分发挥 GPU 计算资源效能；针对推理延迟波动（批次处理时间不稳定）的问题，深入分析数据传输与核函数同步过程中的问题，提供预分配缓冲区、使用异步流等优化策略，确保推理服务的稳定性与高效性。
部署最佳实践：总结工业级部署的 Checklist，涵盖模型版本管理（支持 A/B 测试、灰度发布）、模型监控与运维（实时监测模型性能指标、及时发现并处理模型漂移等问题）、安全与隐私保护（数据加密传输、模型权限管理）等关键环节，帮助学习者建立完善的工业级部署流程，确保模型在生产环境中的稳定运行与持续优化。
获取ZY↑↑方打开链接↑↑
一、课程定位与目标
本课程专为具备一定深度学习基础，熟悉常见深度学习框架（如 PyTorch、TensorFlow），为迫切渴望提升模型落地部署能力的开发者量身定制。无论是深度学习算法工程师，期望优化模型推理性能、降低部署成本；还是嵌入式 AI 工程师，需要在 Jetson 等边缘设备上实现高效推理；亦或是有志于在 AI 领域深耕的技术爱好者，本课程都将为您提供系统、实用的知识与技能体系。
课程目标明确，旨在让学习者深度洞悉 CUDA 与 TensorRT 的工作机制，熟练运用相关技术进行编程与优化，能够独立完成深度学习模型在不同平台（从服务器到边缘设备）的高效部署。通过丰富的实战项目与案例分析，培养学习者解决实际工程问题的能力，使其在面对复杂多变的业务场景时，能够基于 CUDA 与 TensorRT 设计出稳健、高效的部署方案，切实推动深度学习技术在实际应用中的落地与创新。
二、课程内容框架
（一）CUDA 核心编程基础（15 课时）
CUDA 并行计算模型：深入解析 NVIDIA GPU 硬件架构，详细讲解 SM 计算单元的运作机制、内存层次结构特点，让学习者从硬件底层理解 GPU 并行计算的优势所在。全面阐释 CPU - GPU 异构计算模型，包括数据划分策略、任务调度算法，引导学习者合理分配计算资源，发挥 CPU 与 GPU 协同计算的最大效能。通过实战项目，如利用 cudaGetDeviceProperties 函数查询 CUDA 设备信息，帮助学习者快速上手，熟悉 CUDA 开发环境。
核函数设计与优化：以向量加法核函数为例，从基础版代码入手，逐步引导学习者理解线程网格（Grid/Block/Thread）的层级设计原理，掌握如何通过合理设置线程数量与布局，提升并行计算效率。深入探讨内存访问优化技巧，包括对齐访问、合并访问以及共享内存的高效运用，显著减少内存访问延迟，提升数据读写速度。介绍动态并行技术（CUDA 5.0 + 特性），讲解如何实现递归并行任务处理，进一步拓展并行计算的灵活性与深度。
CUDA 内存管理：对 CUDA 内存类型进行深度剖析，详细讲解全局内存（Global Memory）高容量低带宽的特性，以及如何通过异步传输优化数据传输效率；深入探讨共享内存（Shared Memory）作为片上高速存储的优势，通过分块矩阵乘法实战项目，让学习者切实掌握共享内存的使用方法，提升数据处理速度。介绍纹理内存（Texture Memory）在图像数据缓存优化方面的独特作用，有效减少 Bank Conflict，提升内存访问效率。
数据传输与异步执行：通过实际代码演示，如异步数据传输与核函数启动的代码示例，让学习者掌握 cudaMemcpyAsync 函数的使用方法，实现数据在主机与设备之间的高效异步传输。深入讲解流（Stream）与事件（Event）机制，帮助学习者理解如何利用这一机制进行任务并行调度，充分发挥 GPU 的并行计算能力，提升系统整体性能。介绍统一内存（Unified Memory，CUDA 6.0 + 特性）的自动数据迁移策略，简化内存管理流程，提高开发效率。
（二）TensorRT 推理引擎核心技术（20 课时）
TensorRT 基础与模型优化：系统讲解 TensorRT 的基础概念与工作原理，深入剖析其如何将深度学习模型转换为优化的推理引擎。详细介绍从 ONNX、PyTorch、TensorFlow 等常见模型格式的导入流程，以 PyTorch 模型转 TensorRT 为例，给出完整的代码示例，包括模型加载、网络构建、解析器使用等关键步骤。
网络层融合技术：深入讲解网络层融合技术，如将 Convolution、BN、ReLU 等层进行合并，通过减少 kernel 调用次数，有效降低计算开销，提升推理速度。详细介绍精度优化与性能调优策略，包括混合精度推理（FP16/BFP16/INT8），帮助学习者理解如何在精度与速度之间进行权衡，选择最适合业务场景的精度配置。深入探讨层间内存优化方法，通过显式内存管理，减少中间张量冗余，降低内存占用，提升推理效率。介绍动态张量形状支持技术，使模型能够适应多 batch size 的自适应推理需求，增强模型的通用性与灵活性。
TensorRT 部署实战：全面讲解推理引擎的部署流程，对比 C++ 与 Python API 开发的差异，为学习者提供根据项目需求选择合适开发语言的依据。深入探讨线程安全设计，确保在高并发场景下推理服务的稳定性与可靠性。详细介绍引擎序列化与反序列化技术，实现模型的持久化存储与快速加载，减少模型初始化时间，提高推理效率。
多流并行推理：通过实际项目案例，展示如何利用多流并行推理技术，并发处理多个推理请求，充分提升 GPU 利用率，满足高并发业务场景的需求。针对 NVIDIA Jetson 系列（Xavier/Nano/AGX Orin）等边缘设备，详细讲解环境搭建流程，包括硬件驱动安装、软件依赖配置等关键步骤。介绍模型量化工具链，如 TensorRT INT8 Calibration 技术，帮助学习者掌握如何通过模型量化，在不显著降低模型精度的前提下，大幅提升模型在边缘设备上的推理速度。探讨端云协同部署架构设计，如何将边缘设备的预处理能力与云端的强大计算能力相结合，实现高效、智能的推理服务。
（三）实战项目：多模态部署案例（25 课时）
项目 1：图像分类模型高效部署（ResNet50+TensorRT）：以 ResNet50 图像分类模型为基础，实现全流程的高效部署。在数据预处理环节，利用 CUDA 核函数实现 RGB 转 BGR 以及归一化操作，大幅提升数据预处理速度。深入优化 TensorRT 引擎，实现动态 batch size 支持（1 - 32 自适应），提高模型在不同负载下的推理效率。通过性能对比实验，直观展示 PyTorch、TensorRT 以及 TensorRT+FP16 三种方案的速度差异，其中 TensorRT+FP16 方案可实现速度提升 300%，让学习者切实感受到 TensorRT 优化的强大效果。
优化技巧：深入讲解输入输出缓冲区预分配技巧，通过提前分配内存，减少内存申请开销，提升推理性能。介绍引擎缓存机制，对于高频推理场景，避免重复构建推理引擎，显著缩短推理响应时间。
项目 2：实时目标检测部署（YOLOv8+CUDA 加速）：基于 YOLOv8 目标检测模型，实现端到端的优化与部署。在后端处理环节，利用 CUDA 实现非极大值抑制（NMS）核函数，相较于 CPU 版本，速度提升 50 倍，有效提升目标检测的实时性。优化 TensorRT 动态形状推理，支持任意分辨率输入，且延迟开销仅为 0.1ms，增强模型在复杂场景下的适应性。
多卡并行方案：针对大规模目标检测需求，探讨多卡并行方案。详细介绍模型并行策略，如何在跨 GPU 层间实现流水作业，适用于超大模型的高效推理；以及数据并行策略，实现多卡推理负载均衡，支持高达 16 卡集群部署，充分发挥集群计算能力，满足高并发、大规模的目标检测任务需求。
项目 3：NLP 模型部署（BERT+TensorRT FP16）：聚焦 NLP 领域的 BERT 模型部署，深入优化序列处理流程。实现动态序列长度支持，采用 Padding - free 推理技术，减少无效计算，提升推理效率。利用 CUDA 核函数对注意力机制进行并行计算优化，显著提升模型推理速度。
服务化部署：基于 TensorRT - LLM 实现大模型推理，支持万亿参数模型分片，有效解决大模型部署的内存与计算难题。设计 gRPC 服务接口，通过优化吞吐量，达到 1000 QPS@V100 的高性能，为 NLP 模型的线上服务化部署提供可行方案。
（四）性能分析与故障诊断（10 课时）
GPU 性能分析工具：全面介绍 NVIDIA 工具链，通过实战操作，让学习者熟练掌握 NVIDIA - smi 工具，实时监控 GPU 利用率、内存占用等关键指标，及时了解 GPU 运行状态。深入讲解 Nsight Compute 工具的使用方法，进行核函数性能剖析，从指令级层面优化代码，精准找出低效 warps，针对性地提升代码执行效率。利用 Nsight Systems 进行系统级性能分析，准确定位 CPU - GPU 协同计算过程中的瓶颈所在，为系统性能优化提供有力依据。
问题场景现象描述排查步骤优化方案：针对常见的性能问题，如内存带宽瓶颈（当全局内存访问占比 > 90% 时），通过 Nsight Compute 查看内存事务，分析问题根源，并给出增加共享内存使用、优化合并访问等具体优化方案；对于计算资源闲置（SM 利用率 < 50%）的情况，指导学习者检查线程块 / 网格配置，通过增加并行线程数、优化任务划分等方式，充分发挥 GPU 计算资源效能；针对推理延迟波动（批次处理时间不稳定）的问题，深入分析数据传输与核函数同步过程中的问题，提供预分配缓冲区、使用异步流等优化策略，确保推理服务的稳定性与高效性。
部署最佳实践：总结工业级部署的 Checklist，涵盖模型版本管理（支持 A/B 测试、灰度发布）、模型监控与运维（实时监测模型性能指标、及时发现并处理模型漂移等问题）、安全与隐私保护（数据加密传输、模型权限管理）等关键环节，帮助学习者建立完善的工业级部署流程，确保模型在生产环境中的稳定运行与持续优化。
