| 1 |
使用Python编写神经网络 |
课件 |
factorial-relu, factorial-sigmoid |
| 2 |
Python程序的解析和运行 |
课件 |
regex, pytool, relu |
| 3 |
Python与Native Code交互 |
课件 |
bench_dot(py), bench_dot(c), bench_numba, decorator(py), decorator(c) |
| 4 |
Python多线程 |
课件 |
datarace.py, bench-matmul.py, matmul.c |
| 5 |
课程小结与研讨 |
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| 6 |
使用PyTorch编写和训练神经网络模型 |
课件 |
lenet5, rnn |
| 7 |
GPU编程 |
课件 |
ele_mul, bench_mat |
| 8 |
算子开发 |
课件 |
vecmul, autotune, lenet5 |
| 9 |
算子融合 |
课件 |
mlp, linear, benchmark |
| 10 |
课程小结与研讨 |
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| 11 |
大语言模型 |
课件 |
train, test |
| 12 |
大模型训练 |
课件 |
lenet5_ddp, llama_lora |
| 13 |
大模型推理系统与性能优化 |
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| 14 |
大模型应用 |
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| 15 |
课程小结与研讨 |
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| 16 |
期末考试 |
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