7天0基础快速入门高性能计算

实践项目：人工智能程序Darknet性能调优200%以上  

Darknet介绍：一种轻量级的基于C和CUDA的开源深度学习框架。特点：容易安装，没有任何的依赖项，移植性好，支持CPU和GPU两种计算方式。

项目要求：使用CPU并行计算的优化方式，使人工智能程序Darknet性能运行效率大幅度提高，较初始安装后的性能参数提高200%以上；

项目要点：Darknet原理、天河超算平台使用、MakeFile、安装及运行、卷积神经网络算法YOLO、im2col、GEMM矩阵乘、gprof工具做性能分析、统计优化结果并编写文档；

掌握技能：

• 高性能计算与超级计算机
• Linux 常用操作命令
• 编辑器VIM
• 编译器GCC
• 工程构建工具Make
• 作业管理系统slurm
• 调试器GDB
• 传统性能优化
• 高性能算法
• 程序性能分析

导师：原天河团队核心人员，项目实战经验丰富

购买课程后请联系V: qiqilaoba123，开通训练系统学习权限以及天河超算使用权限。