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GPU-Puzzles

实践驱动的GPU编程教程 掌握深度学习核心技能

GPU编程CUDANUMBA并行计算深度学习Github开源项目

GPU-Puzzles是一个创新的交互式GPU编程教程项目。它采用NUMBA将Python代码直接映射到CUDA内核,让初学者能快速上手GPU编程。通过一系列精心设计的编程练习,学习者可在短时间内从GPU编程基础进阶到理解驱动现代深度学习的核心算法。该项目为希望深入了解GPU架构及其在机器学习中关键作用的人提供了实用的学习资源。

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介绍相关项目
Tensor-Puzzles - 21个张量编程挑战助力深入理解PyTorch和NumPy
GithubNumPyPyTorch广播开源项目张量编程张量运算
Tensor-Puzzles项目包含21个张量编程挑战，旨在加深对PyTorch和NumPy等张量编程语言的理解。这些精心设计的题目引导学习者利用广播等技巧，从基本原理实现复杂张量操作，减少对标准库的依赖。项目注重实践和创新，有助于全面提升张量编程能力。
LLM-Training-Puzzles - 大型语言模型训练中的内存效率与计算管道优化
AIGPUGithubLLM Training Puzzles内存效率开源项目计算流水线
本项目包含8个在多GPU环境下训练大型语言模型的挑战性谜题，旨在通过实践掌握内存效率和计算管道优化的关键训练原理。尽管大多数人没有机会在成千上万台计算机上进行训练，这些技能对现代AI的发展至关重要。推荐使用Colab运行这些谜题，提供便捷的上手体验。
PythonProgrammingPuzzles - Python编程谜题集：评估与提升AI编程技能
AIGithubPython开源项目算法编程
PythonProgrammingPuzzles是一个开源项目，提供多样化的Python编程谜题，用于评估和提升AI的编程能力。项目包含从基础到高级的各类问题，涵盖经典算法、竞赛题目和开放性数学难题。通过代码定义的规范和自动验证机制，该平台为AI编程学习和评估提供了客观、有效的测试环境。项目不仅展示了现有AI系统的解题能力，还鼓励社区贡献新谜题，促进AI编程技术的持续发展。
lectures - GPU并行计算技术与高性能编程系列讲座
CUDAGPU编程GithubPyTorch并行计算开源项目深度学习
讲座系列涉及CUDA、PyTorch优化、量化技术和稀疏计算等GPU编程前沿话题。由行业专家授课，内容包括性能分析、内存架构和优化方法。结合理论和实践，帮助学习者掌握并行计算技能，增强GPU编程水平。面向对GPU加速和深度学习优化感兴趣的技术人员。
DeepLearningExamples - 优化深度学习训练和部署的最佳实践
CUDA-XDeep LearningGithubNGCNVIDIATensor Cores开源项目
提供最新的深度学习示例，使用NVIDIA CUDA-X软件栈在Volta、Turing和Ampere GPU上运行，确保最佳的可重复精度和性能。示例通过NGC容器注册表每月更新，包含最新的NVIDIA贡献和深度学习软件库，支持计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、语音识别、文本到语音转换、图神经网络和时间序列预测模型。
tiny-gpu - 简化GPU实现深入解析并行计算原理
GPUGithub内存并行化开源项目指令集架构
tiny-gpu是一个精简的GPU实现项目，旨在帮助学习者理解GPU工作原理。该项目聚焦通用GPU和机器学习加速器的核心原理，包括架构设计、SIMD并行化和内存管理。通过Verilog实现、架构文档和矩阵运算示例，tiny-gpu简化了复杂概念，使学习者能从底层理解现代硬件加速器的关键要素。
efficient-dl-systems - 从GPU架构到模型部署的全面课程
GPU架构Github分布式训练开源项目推理优化模型优化深度学习系统
本项目是一门全面的高效深度学习系统课程，内容涵盖GPU架构、CUDA编程、实验管理、分布式训练、大模型处理、模型部署及推理优化等核心主题。课程结合理论讲座和实践研讨，旨在培养学生掌握深度学习系统的效率优化技能。课程还提供多个实践作业和往年教学资料，适合希望深入了解深度学习系统效率提升的学习者。
pytudes - Python编程练习集 提升编码技能的精炼案例
GithubJupyter NotebookPython开源项目数学问题算法编程练习
pytudes是Peter Norvig创建的GitHub项目，收录了一系列简洁而富有挑战性的Python程序。这些'编程练习曲'涵盖词语游戏、数学难题和编程挑战等主题，旨在帮助开发者提升特定编程技能。项目以Jupyter笔记本形式呈现，支持多平台运行，适合视编程为长期磨练技艺的开发人员。
pytorch-deep-learning - 深入PyTorch的深度学习实用教程
GithubPyTorch开源项目深度学习神经网络计算机视觉迁移学习
本课程涵盖从基础到高级的深度学习概念，通过实践教学与丰富的视频材料，讲解PyTorch操作和应用。包括神经网络分类、计算机视觉和数据集处理等主题，适合希望深化机器学习理解和应用的学习者。课程包括最新的PyTorch 2.0教程，确保内容的时效性和专业性。
Great-Deep-Learning-Tutorials - 全面深度学习教程和实用资源集锦
GithubPyTorch人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络
该项目汇集了深度学习领域的优质教程和资源,覆盖计算机视觉、自然语言处理、语音处理等多个方向。内容包括入门教程、高级课程、技术博客和开源代码库,涵盖模型量化、AutoML、图神经网络等前沿主题。同时提供深度模型训练的实践指南,适合系统学习和深入研究深度学习的人员参考。
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