分布式高性能深度学习实战计划
分布式高性能深度学习实战计划是什么资源？
本资源是一套面向工程实践的分布式高性能深度学习训练课程，系统覆盖从单机训练到千卡GPU集群训练的核心技术。内容围绕数据并行、模型并行、通信优化、算子融合等性能优化方向展开，并结合Kubernetes与NVIDIA NCCL进行实战演练。通过学习，用户可以掌握大规模深度学习训练的工程化部署与性能调优方法。适合希望提升AI基础设施和分布式训练能力的技术人员系统进阶。
| 参数 | 详情 |
|---|---|
| 资源格式 | 数字资源 |
| 资源类型 | 技能课程 |
谁需要这份技能课程资源？
适合AI工程师、深度学习开发者、算法工程师、MLOps工程师以及高校相关专业学习者使用。针对单机训练性能不足、GPU资源利用率低、集群训练部署复杂等实际痛点提供解决方案。有一定Python、深度学习框架和GPU计算基础的用户能够更好地吸收课程内容。希望进入大模型训练、AI基础设施方向的人员也可作为系统学习资料。
为什么选择这份技能课程资源？
- 覆盖单机到千卡集群的分布式深度学习训练全流程，适合系统提升大规模训练能力
- 结合数据并行、模型并行、NCCL通信优化和算子融合等核心性能优化技术
- 融合Kubernetes与GPU集群工程实践，强化实际部署和生产环境应用能力
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这份资源包含哪些具体内容？
资源目录以周为单位组织课程内容，包含第01周开班典礼、第02周基础理论及课程介绍、第03周并行及分布式框架概述等模块。第01周包含开班典礼1.mp4、开班典礼2.mp4、开班典礼3.mp4等视频文件。第02周包含lecture1.mp4、lecture2.mp4以及review1.mp4、review2.mp4、review3.mp4等理论讲解与复习资料。后续课程围绕分布式训练框架、GPU集群调度、通信优化和训练性能提升展开。整体内容结合实际工程场景，帮助学习者建立从原理到落地的完整知识体系。
└── 分布式高性能深度学习实战计划 (0个文件夹,0个文件)
├── 第01周 开班典礼 (0个文件夹,0个文件)
│ ├── 开班典礼1.mp4 (70.3MB)
│ ├── 开班典礼2.mp4 (72.2MB)
│ └── 开班典礼3.mp4 (73.9MB)
├── 第02周 基础理论及课程介绍 (0个文件夹,0个文件)
│ ├── lecture1.mp4 (193.1MB)
│ ├── lecture2.mp4 (79.0MB)
│ ├── review1.mp4 (53.6MB)
│ ├── review2.mp4 (534.1MB)
│ └── review3.mp4 (461.6MB)
├── 第03周 并行及分布式框架概述 (0个文件夹,0个文件)
│ ├── 01.框架概述 (0个文件夹,0个文件)
│ │ ├── 并行及分布式框架概述1.mp4 (203.0MB)
│ │ ├── 并行及分布式框架概述2.mp4 (126.1MB)
│ │ ├── 并行及分布式框架概述3.mp4 (202.6MB)
│ │ ├── 并行及分布式框架概述4.mp4 (199.7MB)
│ │ └── 并行及分布式框架概述5.mp4 (52.2MB)
│ ├── 02.代码实战 (0个文件夹,0个文件)
│ │ ├── 代码实战课程1.mp4 (80.5MB)
│ │ ├── 代码实战课程2.mp4 (102.6MB)
│ │ └── 代码实战课程3.mp4 (136.2MB)
│ └── 03.阅读paper (0个文件夹,0个文件)
│ ├── 如何阅读Paper1.mp4 (114.8MB)
│ └── 如何阅读Paper2.mp4 (57.8MB)
├── 第04周 环境安装与gitlab的使用 (0个文件夹,0个文件)
│ ├── 01.环境安装与gitlab的使用 (0个文件夹,0个文件)
│ │ ├── 环境安装与gitlab的使用1.mp4 (76.0MB)
│ │ └── 环境安装与gitlab的使用2.mp4 (62.2MB)
│ ├── 02.经典并行模式 (0个文件夹,0个文件)
│ │ ├── 经典并行模式1.mp4 (130.0MB)
│ │ └── 经典并行模式2.mp4 (98.4MB)
│ └── 03.Speaker-Aware Talking-Head Animation (0个文件夹,0个文件)
│ ├── SpeakerAwareTalkingHeadAnimation1.mp4 (105.6MB)
│ └── SpeakerAwareTalkingHeadAnimation2.mp4 (60.5MB)
├── 第05周 卷积结构及其计算 (0个文件夹,0个文件)
│ ├── 01.卷积结构及其计算 (0个文件夹,0个文件)
│ │ ├── 卷积结构及其计算1.mp4 (238.0MB)
│ │ ├── 卷积结构及其计算2.mp4 (152.4MB)
│ │ ├── 卷积结构及其计算3.mp4 (197.3MB)
│ │ └── 卷积结构及其计算4.mp4 (147.8MB)
│ ├── 02.EFFICIENT WINOGRAD CONVOLUTION VIA INTEGER ARITHMETIC (0个文件夹,0个文件)
│ │ ├── EFFICIENTWINOGRADCONVOLUTIONVIAINTEGERARITHMETIC1.mp4 (39.6MB)
│ │ └── EFFICIENTWINOGRADCONVOLUTIONVIAINTEGERARITHMETIC2.mp4 (105.7MB)
│ └── 03.前后向算法 (0个文件夹,0个文件)
│ ├── 前后向算法1.mp4 (123.7MB)
│ └── 前后向算法2.mp4 (229.4MB)
├── 第06周 目标检测算法 (0个文件夹,0个文件)
│ ├── 01.目标检测算法 (0个文件夹,0个文件)
│ │ ├── 目标检测算法1.mp4 (279.8MB)
│ │ ├── 目标检测算法2.mp4 (296.3MB)
│ │ ├── 目标检测算法3.mp4 (209.7MB)
│ │ ├── 目标检测算法4.mp4 (140.4MB)
│ │ └── 目标检测算法5.mp4 (217.0MB)
│ └── 02.Distilling the Knowledge in a Neural Network (0个文件夹,0个文件)
│ └── DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetwork.mp4 (102.9MB)
├── 第07周 Lecture1 NvidiaTensort核心算法和Plugin开发 (0个文件夹,0个文件)
│ ├── Lecture1NvidiaTensort核心算法和Plugin开发 (0个文件夹,0个文件)
│ │ ├── NvidiaTensort核心算法和Plugin开发-01.mp4 (82.8MB)
│ │ ├── NvidiaTensort核心算法和Plugin开发2.mp4 (200.5MB)
│ │ ├── NvidiaTensort核心算法和Plugin开发3.mp4 (120.4MB)
│ │ └── NvidiaTensort核心算法和Plugin开发4.mp4 (125.8MB)
│ └── PaperDistillingheKnowledgeinaNeuralNetwork (0个文件夹,0个文件)
│ └── Paper Distilling the Knowledge in a Neural Network.mp4 (116.4MB)
├── 第08周 TensoRT详讲 真实环境下的代码操作 (0个文件夹,0个文件)
│ ├── DynamicetworkSurgeryorEfficientDNNs (0个文件夹,0个文件)
│ │ └── DynamicNetworkSurgeryforEfficientDNNs.mp4 (95.7MB)
│ ├── LectureTensoRT详讲真实环境下的代码操作 (0个文件夹,0个文件)
│ │ ├── TensoRT详讲真实环境下的代码操作1.mp4 (210.2MB)
│ │ ├── TensoRT详讲真实环境下的代码操作2.mp4 (270.0MB)
│ │ ├── TensoRT详讲真实环境下的代码操作3.mp4 (217.7MB)
│ │ └── TensoRT详讲真实环境下的代码操作4.mp4 (288.5MB)
│ └── TensorRTpluginnmsPlugin这个plugin插件的具体 (0个文件夹,0个文件)
│ ├── 插件的具体代码实现1.mp4 (230.2MB)
│ ├── 插件的具体代码实现2.mp4 (107.1MB)
│ └── 插件的具体代码实现3.mp4 (231.7MB)
├── 第09周 个性化语音合成项目技术概览 (0个文件夹,0个文件)
│ ├── Improving Neural Network Quantization without Retraining using (0个文件夹,0个文件)
│ │ └── ImprovingNeuralNetworkQuantization.mp4 (135.6MB)
│ ├── Lecture 个性化语音合成项目技术概览 (0个文件夹,0个文件)
│ │ ├── 个性化语音合成项目技术概览1.mp4 (124.6MB)
│ │ ├── 个性化语音合成项目技术概览2.mp4 (80.6MB)
│ │ └── 个性化语音合成项目技术概览3.mp4 (124.5MB)
│ └── TensorRT SSD 推理 (0个文件夹,0个文件)
│ ├── TensorRTSSD推理1.mp4 (63.1MB)
│ └── TensorRTSSD推理2.mp4 (133.7MB)
├── 第10周 计算图表示及优化 (0个文件夹,0个文件)
│ ├── 计算图表示及优化 (0个文件夹,0个文件)
│ │ ├── 计算图表示及优化1.mp4 (38.2MB)
│ │ ├── 计算图表示及优化2.mp4 (92.3MB)
│ │ ├── 计算图表示及优化3.mp4 (164.7MB)
│ │ └── 计算图表示及优化4.mp4 (111.4MB)
│ └── WorkshopData-Free Knowledge Distillation for Deep Neural Networks (0个文件夹,0个文件)
│ └── DataFreeKnowledgeDistillationforDeepNeuralNetworks.mp4 (80.8MB)
├── 第11周 Attention-Based Seq2Seq模型Tacotron2-Lecture (0个文件夹,0个文件)
│ ├── 1-Lecture Attention-Based Seq2Seq模型Tacotron2 (0个文件夹,0个文件)
│ │ ├── AttentionBasedSeq2Seq模型Tacotron21.mp4 (120.8MB)
│ │ ├── AttentionBasedSeq2Seq模型Tacotron22.mp4 (211.0MB)
│ │ ├── AttentionBasedSeq2Seq模型Tacotron23.mp4 (115.6MB)
│ │ └── AttentionBasedSeq2Seq模型Tacotron240.mp4 (118.3MB)
│ ├── 2-Workshop 说话人特征提取技术实现及环境搭建 (0个文件夹,0个文件)
│ │ ├── 说话人特征提取技术实现及环境搭建1.mp4 (65.8MB)
│ │ └── 说话人特征提取技术实现及环境搭建2.mp4 (101.3MB)
│ ├── 3-Workshop Rethinking the Smaller (0个文件夹,0个文件)
│ │ ├── RethinkingtheSmaller1.mp4 (69.1MB)
│ │ └── RethinkingtheSmaller2.mp4 (101.3MB)
│ └── 4-Workshop 代码练习 (0个文件夹,0个文件)
│ └── 代码练习1.mp4 (54.1MB)
├── 第12周 声码器Wave序列生成算法实战-Lecture (0个文件夹,0个文件)
│ ├── PAYINGMOREATTENTIONTOATTENTIONIMPROVINGTHEPERFORMANCE.mp4 (108.8MB)
│ ├── 声码器Wave序列生成算法实战1.mp4 (145.6MB)
│ ├── 声码器Wave序列生成算法实战2.mp4 (200.4MB)
│ ├── 声码器Wave序列生成算法实战3.mp4 (182.1MB)
│ ├── 声码器Wave序列生成算法实战4.mp4 (211.3MB)
│ ├── Tacotron2合成模型实现1.mp4 (68.0MB)
│ └── Tacotron2合成模型实现2.mp4 (264.0MB)
├── 第13周 tensorrt实战 (0个文件夹,0个文件)
│ ├── PerformanceGuaranteedNetworkAccelerationviaHighOrderResidualQuantization.mp4 (76.5MB)
│ ├── tensorrt实战1.mp4 (191.3MB)
│ ├── tensorrt实战2.mp4 (254.9MB)
│ ├── tensorrt实战3.mp4 (151.4MB)
│ ├── tensorrt实战4.mp4 (329.0MB)
│ └── tensorrt实战5.mp4 (306.7MB)
├── 第14周 推荐系统概览 (0个文件夹,0个文件)
│ ├── 常用Attention的实现1.mp4 (45.8MB)
│ ├── 常用Attention的实现2.mp4 (169.2MB)
│ ├── SimpleResourceConstrainedStructureLearningofDeepNetworks.mp4 (129.1MB)
│ ├── 推荐系统概览1.mp4 (178.5MB)
│ ├── 推荐系统概览2.mp4 (133.8MB)
│ ├── 推荐系统概览3.mp4 (214.0MB)
│ ├── 推荐系统概览4.mp4 (248.6MB)
│ ├── 作业讲解1.mp4 (53.3MB)
│ └── 作业讲解2.mp4 (174.9MB)
├── 第15周 分布式参数服务器 (0个文件夹,0个文件)
│ ├── 分布式参数服务器1.mp4 (148.7MB)
│ ├── 分布式参数服务器2.mp4 (144.5MB)
│ ├── 分布式参数服务器3.mp4 (191.6MB)
│ ├── 分布式参数服务器4.mp4 (168.8MB)
│ ├── HorovodfastandeasydistributeddeeplearninginTensorFlow.mp4 (86.9MB)
│ ├── Horovodtensorflow应用1.mp4 (51.4MB)
│ └── Horovodtensorflow应用2.mp4 (151.9MB)
├── 第16周 分布式推荐系统实战 (0个文件夹,0个文件)
│ ├── Difacto中SGD算法的实现1.mp4 (118.6MB)
│ ├── Difacto中SGD算法的实现2.mp4 (83.1MB)
│ ├── DistributedTrainingStrategiesfortheStructuredPerceptron.mp4 (147.4MB)
│ ├── 分布式推荐系统实战1.mp4 (108.6MB)
│ ├── 分布式推荐系统实战2.mp4 (97.7MB)
│ ├── 分布式推荐系统实战3.mp4 (119.1MB)
│ ├── 分布式推荐系统实战4.mp4 (74.3MB)
│ ├── 分布式推荐系统实战5.mp4 (157.5MB)
│ ├── Mixed Precision Training.mp4 (75.7MB)
│ ├── 深度学习框架技术-1.mp4 (174.4MB)
│ ├── 深度学习框架技术-2.mp4 (180.9MB)
│ ├── 深度学习框架技术-3.mp4 (114.5MB)
│ └── 深度学习框架技术-4.mp4 (108.6MB)
├── 第17周 训练加速高级技术1 (0个文件夹,0个文件)
│ ├── Local SGD Converges Fast and Communicates Little.mp4 (125.6MB)
│ ├── TNN高效存储管理机制-1.mp4 (111.5MB)
│ ├── TNN高效存储管理机制-2.mp4 (130.8MB)
│ ├── 训练及预测加速高级技术-1.mp4 (48.0MB)
│ ├── 训练及预测加速高级技术-2.mp4 (110.5MB)
│ ├── 训练及预测加速高级技术-3.mp4 (81.1MB)
│ ├── 训练及预测加速高级技术-4.mp4 (130.3MB)
│ ├── 训练及预测加速高级技术-5.mp4 (76.8MB)
│ └── 训练及预测加速高级技术-6.mp4 (236.8MB)
├── 第18周 训练及预测加速高级技术 (0个文件夹,0个文件)
│ ├── 模型压缩技术实现-1.mp4 (68.0MB)
│ ├── 模型压缩技术实现-2.mp4 (112.2MB)
│ ├── 训练加速高级技术1-1.mp4 (82.5MB)
│ ├── 训练加速高级技术1-2.mp4 (70.5MB)
│ ├── 训练加速高级技术1-3.mp4 (120.1MB)
│ ├── 训练加速高级技术1-4.mp4 (105.0MB)
│ ├── 训练加速高级技术1-5.mp4 (166.3MB)
│ └── 训练加速高级技术1-6.mp4 (140.2MB)
└── 第19周 最后一课 (0个文件夹,0个文件)
├── Fast Locality Sensitive Hashing for Beam Search on GPU.mp4 (102.2MB)
├── 最后一课-1.mp4 (47.6MB)
└── 最后一课-2.mp4 (57.2MB)
如何下载和使用这份资源？
下载资源后按照课程周目录顺序学习，建议从基础理论和框架概述开始建立知识体系。学习过程中可结合自身GPU环境进行实验，将并行训练、通信优化和集群部署方法逐步实践。资源适合作为长期技术提升资料，可配合深度学习项目进行复盘和应用。
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- 如有问题请联系客服获取帮助
关于分布式高性能深度学习实战计划的常见问题
这套课程适合零基础学习吗？
课程偏向分布式深度学习工程实践，建议学习者具备Python、深度学习框架和GPU计算基础，零基础用户需要先补充相关基础知识。
学习后可以掌握哪些实际能力？
可以掌握分布式训练架构设计、GPU集群训练优化、NCCL通信调优、Kubernetes部署以及深度学习训练性能提升方法。
资源包含完整课程文件吗？
当前展示目录包含多个课程视频文件，涵盖开班典礼、理论介绍、框架概述等阶段内容，完整文件以实际下载资源为准。
