🧠 GPU IP 深度学习加速单元 实战课程 · 30章

⚡ 从架构到流片
01 GPU IP概述
GPU发展简史 深度学习为什么需要GPU GPU IP在SoC中的定位
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02 计算核心架构
流处理器(SP)与线程束(Warp)调度 SIMT执行模型详解
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03 存储层次结构
寄存器文件 共享内存 L1/L2缓存 全局内存与HBM
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04 张量核心(Tensor Core)
矩阵乘累加运算原理 WMMA API编程入门
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05 卷积加速器设计
im2col算法 Winograd算法 直接卷积硬件映射
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06 数据流与脉动阵列
权重固定 输出固定 行固定数据流对比
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07 片上互联与NoC
Ring Mesh与Crossbar拓扑 带宽与延迟权衡
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08 内存控制器与带宽优化
DDR5/LPDDR5/HBM2E控制器设计要点
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09 指令集架构(ISA)
标量指令 向量指令 矩阵指令编码格式
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10 编译器前端
TVM与MLIR中间表示 算子融合策略
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11 编译器后端
指令调度 寄存器分配 内存地址生成
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12 运行时与驱动
CUDA驱动API OpenCL运行时 内存池管理
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13 量化推理加速
INT8/INT4量化原理 对称与非对称量化硬件实现
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14 稀疏化加速
结构化与非结构化稀疏 稀疏张量核心设计
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15 注意力机制加速
Transformer中QKV计算的硬件映射 FlashAttention原理
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16 多实例GPU(MIG)
硬件分区 服务质量(QoS)隔离 虚拟化支持
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17 功耗管理
动态电压频率调整(DVFS) 时钟门控 电源门控策略
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18 热管理
片上温度传感器布局 动态热管理算法 降频策略
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19 测试与验证
UVM验证环境搭建 覆盖率驱动验证 形式化验证
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20 物理设计
综合 布局布线 时钟树综合 静态时序分析
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21 封装与PCB设计
2.5D/3D封装 硅中介层 信号完整性分析
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22 性能建模
Roofline模型 吞吐量计算 延迟隐藏分析
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23 基准测试
MLPerf推理/训练基准 ResNet-50/BERT性能调优
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24 调试工具
NVIDIA Nsight Valgrind 自定义性能计数器
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25 安全与信任
可信执行环境(TEE) 侧信道攻击防御 安全启动
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26 RISC-V协处理器
自定义扩展指令 向量扩展与矩阵扩展集成
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27 开源GPU IP
Vortex GPU MIAOW Nyuzi处理器架构分析
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28 芯片流片案例
7nm/5nm GPU IP流片经验 常见失败教训
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29 未来趋势
存内计算 光子计算 量子计算与GPU融合
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30 综合项目
设计微型深度学习加速器 从架构到RTL实现
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