大模型训练与推理加速实战：基于CUDA计算平台（Python版）

定　　价：129 元

• 作者：温浩
• 出版时间：2025/7/1
• ISBN：9787121505430
• 出 版 社：电子工业出版社

• 中图法分类：TP181；TP312.8 
• 页码：464
• 版次：01
• 开本：16开

内容简介

本书深入探讨深度学习模型训练和推理加速的前沿技术，尤其是在 NVIDIA CUDA（Compute Unified Device Architecture）平台上的应用与优化。本书从大模型训练的挑战和分布式训练，到 CUDA 加速推理技术，再到端侧推理的优化部署，系统地介绍如何利用 CUDA 平台加速大模型的训练与推理过程，并结合具体案例深入讲解数据并行、模型并行、任务调度、负载均衡等技术。本书共 10 章，首先介绍大模型训练面临的计算复杂性、内存带宽和数据传输瓶颈等问题，并讲解基于NCCL（NVIDIA Collective Communications Library）的优化方法；然后，通过深入浅出的讲解，展示如何使用 TensorRT 进行推理加速，并探讨多模型并行推理架构、混合精度训练与推理等优化策略；最后，详细阐述端侧推理加速，特别是在移动设备和边缘设备中的应用，强调模型量化、裁剪等技术在推理加速中的重要作用。

作者介绍

温浩，从事科研工作二十余年，参与国家科技重大专项攻关任务，精通各种工程应用与数据分析工具，专注于强化学习和深度学习模型与各行业应用的结合，推动人工智能技术在实际业务中的落地与应用。负责企业AI大模型的部署、优化及监控，确保系统在高并发、大规模数据处理环境下的稳定性和高效性。拥有丰富的工程实践经验，发表论文多篇。

目 录

第1章 CUDA基础与计算平台概述 1
1.1 CUDA架构与工作原理 1
1.1.1 CUDA编程模型概述 1
1.1.2 核心计算单元：线程、块与网格 3
1.1.3 GPU与CPU的并行计算差异 5
1.1.4 CUDA主机与设备之间的协作 7
1.2 CUDA开发环境搭建 8
1.2.1 安装与配置CUDA工具包 8
1.2.2 Python环境配置：PyCUDA与CUDA Python接口 11
1.2.3 使用NVIDIA Nsight调试与优化工具 14
1.2.4 CUDA编译器nvcc的使用 16
1.3 CUDA核心API与内存管理 18
1.3.1 内存管理：主机内存与设备内存 18
1.3.2 数据传输：从主机内存到设备内存的数据拷贝 21
1.3.3 共享内存与常量内存的使用 24
1.3.4 CUDA流与事件管理 28
1.4 CUDA调度与线程管理 33
1.4.1 线程并行度与调度模型 33
1.4.2 线程块与网格组织 36
1.4.3 线程同步与互斥 39
1.4.4 线程调度与优化策略 42
1.5 CUDA性能分析与优化基础 45
1.5.1 性能瓶颈的识别 46
1.5.2 GPU计算性能与效率指标 49
1.5.3 使用NVIDIA Visual Profiler进行性能分析 53
1.5.4 GPU硬件性能计数器的使用 56
1.6 本章小结 60
第2章 CUDA在深度学习中的应用 61
2.1 深度学习框架概述 61
2.1.1 常用深度学习框架 61
2.1.2 CUDA加速对比：GPU与CPU的性能差异 66
2.1.3 GPU在卷积神经网络中的优势 69
2.2 CUDA加速的神经网络前向传播与反向传播 72
2.2.1 神经网络的矩阵计算与CUDA加速 72
2.2.2 激活函数与批归一化的加速 75
2.2.3 反向传播算法的CUDA实现 79
2.2.4 动态计算图与静态计算图的对比 84
2.2.5 代码示例：动态计算图与静态计算图的对比 84
2.3 卷积操作的CUDA优化 87
2.3.1 卷积操作在CUDA中的实现原理 87
2.3.2 使用cuDNN库进行卷积加速 91
2.3.3 高效的卷积算法选择 94
2.3.4 三维卷积与卷积神经网络的多GPU加速 102
2.4 CUDA在大规模数据处理中的应用 106
2.4.1 数据预处理：图像增强与转换 107
2.4.2 数据并行：数据分割与任务划分 111
2.4.3 使用CUDA加速批量数据加载与预处理过程 115
2.5 使用CUDA优化神经网络模型训练 119
2.5.1 梯度计算和参数更新的加速 120
2.5.2 自动微分与反向传播的优化 123
2.6 本章小结 127
第3章 CUDA与高性能计算 129
3.1 高性能计算基础 129
3.1.1 CUDA在科学计算中的应用场景 129
3.1.2 大规模并行计算 132
3.2 大规模线性代数运算加速 133
3.2.1 矩阵乘法与BLAS库 134
3.2.2 使用cuBLAS库进行高效矩阵计算 137
3.2.3 稀疏矩阵计算 140
3.3 CUDA并行算法设计 144
3.3.1 并行归约与扫描算法 144
3.3.2 线程间通信与数据依赖性处理 149
3.3.3 高效排序与快速傅里叶变换 153
3.4 使用CUDA加速科学仿真与建模 158
3.4.1 物理仿真与CUDA应用 159
3.4.2 数值解法：有限差分法与有限元法 163
3.4.3 GPU加速流体动力学模拟 166
3.4.4 CUDA在地震学中的应用 170
3.5 高性能计算中GPU与CPU协同计算 174
3.5.1 GPU与CPU的协同计算框架 174
3.5.2 使用CUDA和OpenMP进行混合编程 176
3.6 本章小结 179
第4章 模型压缩与加速 180
4.1 模型压缩概述 180
4.1.1 模型压缩基本原理 180
4.1.2 量化、蒸馏、剪枝基本概念 182
4.1.3 模型加速与计算图优化 184
4.2 CUDA在模型量化中的应用 185
4.2.1 浮点表示与定点表示 186
4.2.2 使用CUDA实现权重量化 187
4.3 CUDA在模型蒸馏中的应用 195
4.3.1 使用CUDA加速模型蒸馏过程 196
4.3.2 模型蒸馏中的目标函数与优化策略 204
4.4 CUDA在模型剪枝中的优化 211
4.4.1 基于CUDA的稀疏矩阵存储与加速 212
4.4.2 剪枝后的神经网络加速 216
4.5 本章小结 234
第5章 深度学习推理加速 235
5.1 推理与训练的区别 235
5.1.1 推理概述 235
5.1.2 推理与训练在计算图上的差异 237
5.2 CUDA推理优化技术 239
5.2.1 高效的内存管理与数据传输 239
5.2.2 使用TensorRT进行推理加速 243
5.2.3 节点融合与图优化 247
5.3 多模型并行推理 258
5.3.1 多模型并行推理架构设计 258
5.3.2 任务调度与负载均衡 260
5.3.3 使用CUDA流进行并行推理 264
5.4 端侧推理加速 272
5.4.1 移动设备与边缘设备推理 272
5.4.2 使用TensorRT进行模型部署 275
5.5 本章小结 283
第6章 NCCL加速分布式训练 284
6.1 大模型训练的挑战 284
6.1.1 大模型的计算复杂性 284
6.1.2 内存带宽与计算资源限制 286
6.1.3 数据传输瓶颈 295
6.2 分布式训练的基本概念 298
6.2.1 数据并行与模型并行 298
6.2.2 分布式训练的通信机制 300
6.2.3 使用NCCL进行分布式训练 309
6.3 本章小结 314
第7章 自定义算子 315
7.1 自定义算子的定义与应用 315
7.1.1 自定义算子的基本概念 315
7.1.2 如何定义并实现CUDA算子 317
7.1.3 自定义CUDA算子优化与性能分析 320
7.2 TensorFlow与PyTorch中的自定义算子 327
7.2.1 TensorFlow中自定义算子的创建 327
7.2.2 CUDA算子与TensorFlow集成 336
7.2.3 TensorFlow Custom Ops优化 344
7.2.4 PyTorch中自定义算子的创建 354
7.2.5 自定义CUDA算子与PyTorch集成 360
7.2.6 PyTorch中Tensor操作与CUDA加速 368
7.3 本章小结 374
第8章 GPU内存优化 376
8.1 GPU内存管理与优化概述 376
8.1.1 GPU内存结构与管理 376
8.1.2 CUDA内存分配与释放以及内存带宽优化问题 380
8.2 共享内存与常量内存优化 381
8.2.1 共享内存的定义与初步使用 382
8.2.2 常量内存的定义与高效使用 384
8.3 内存层级与跨设备内存管理 387
8.3.1 主机内存与设备内存的交互 388
8.3.2 PCIe与NVLink数据传输 390
8.4 本章小结 393
第9章 TensorRT推理加速 394
9.1 使用TensorRT进行推理加速 394
9.1.1 TensorRT概述与使用场景 394
9.1.2 从TensorFlow或PyTorch导出模型 397
9.1.3 使用TensorRT进行优化与加速 401
9.2 深度学习推理中的模型量化与剪枝 404
9.2.1 推理任务中的模型量化 405
9.2.2 使用CUDA加速剪枝操作 407
9.3 本章小结 410
第10章 CUDA加速大模型训练与推理过程的实战案例：气象模拟 411
10.1 气象模拟中的大模型挑战与加速方案 411
10.1.1 气象模拟中的数据规模与计算复杂度 411
10.1.2 使用深度学习进行气象模拟 413
10.1.3 模型的训练过程：从气象模拟到预测模型 414
10.1.4 CUDA加速在大规模气象模拟中的关键作用 417
10.2 CUDA加速大模型训练：基础设施与优化 418
10.2.1 计算资源的高效配置与多GPU训练架构的构建 418
10.2.2 使用CUDA进行数据并行与模型并行优化 422
10.2.3 使用NCCL库优化多GPU之间的通信 426
10.3 气象模拟模型架构 430
10.3.1 基于CNN与RNN的气象模拟模型架构 430
10.3.2 使用神经网络处理时序数据与空间数据 434
10.3.3 使用CUDA加速CNN与LSTM 438
10.3.4 卷积操作与时间步长优化：CUDA在大模型训练中的应用 442
10.4 推理加速：气象模拟的实时响应 446
10.4.1 气象模拟中推理的实时性要求 446
10.4.2 使用TensorRT加速气象模拟模型的推理过程 448
10.4.3 大模型并行推理：使用CUDA流与多GPU架构加速 450
10.4.4 气象模拟推理任务中的内存优化与带宽优化 452
10.5 本章小结 454