算力时代，大模型来了，你不能还不知道GPU

在信息时代的浪潮下，算力成为了推动科技进步的核心要素。随着数据量的爆炸性增长和人工智能技术的迅猛发展，大模型已经成为了解决复杂问题的利器。而在大模型的背后，一款强大的技术傍身——GPU，已经悄然崛起。

GPU，全称图形处理器，最初被设计用于图形渲染和游戏，但它的独特性能让它迅速走上了计算科学的舞台。相比于传统的中央处理器（CPU），GPU拥有上千个小型处理核心，能够同时处理大规模数据的并行计算任务。这使得GPU成为大规模数据处理和复杂计算的理想选择，而且其运算速度更是让人惊叹。

在算力时代的浪潮下，大模型应运而生，成为了人工智能、机器学习、自然语言处理等领域的核心技术。然而，大模型的训练和推理过程需要海量的计算资源，这时GPU的强大算力就能发挥出巨大的优势。通过GPU的并行计算能力，大模型能够更快速地进行训练和推理，提升了算法的效率和准确性。

不仅如此，GPU还在许多领域展现出了其无可替代的优势。在科学研究领域，GPU被广泛应用于气候模拟、天体物理学、生物医学等复杂计算任务中，为科学家们提供了强大的计算支持，加速了科学发现的步伐。在医疗领域，GPU被用于医学图像处理和分析，帮助医生们更准确地诊断疾病，提高了医疗质量。在工业制造领域，GPU的并行计算能力被应用于优化生产过程和模拟仿真，提高了生产效率和产品质量。

随着技术的不断演进，GPU的发展也越来越迅猛。如今，我们已经进入了大规模并行计算的时代，GPU成为了驱动计算科学进步的重要引擎。在新一代GPU的加持下，大模型将能够更快地推进人类的科学研究、解决现实世界的难题，为人类带来更多的创新和进步。

经过一整年的课程研发及迭代，猿代码科技的GPU并行优化课程即将于2023年6月底开启学习，现在开放预订中。

GPU并行优化课程研发导师团更为强大，新加入2位国内知名科研机构、AI类企业在职的GPU专家。请看导师介绍：

Panda老师

原某科研单位超算中心负责人，从事高性能计算并行应用研究及超算中心运管。精通国产超算生态环境，具备丰富的CPU、GPU平台并行应用开发经验，在基于CUDA的人工智能和数据挖掘算法，及面向体系结构的性能优化方面有深厚造诣，发表高质量论文专利十余篇。

W老师

国内知名AI公司HPC专家，专注于高性能计算领域多年，深谙GPU技术，擅长大规模并行计算和大模型训练。

GPU课程体系（部分，完整版待6月底发布）