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【分布式高性能深度学习实战计划】

  • 发布时间：
    2025-09-06 16:24:21
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    共计 133 个文件，合计：18.26GB
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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一门专注于深度学习技术在分布式环境下的应用和优化的课程。 学员将学习到分布式系统的基本原理深度学习算法的并行化实现、分布式模型训练和推理技术等内容。课程融合理论和实践，适合希望在深度学习领域深入研究和应用的学员参与。 无论是对于学术研究还是工程实践，这门课程都能提供实用的工具和技巧。 ├── 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
├── 第04周 环境安装与gitlab的使用
├── 第05周 卷积结构及其计算
├── 第06周 目标检测算法
├── 第07周 Lecture1 NvidiaTensort核心算法和Plugin开发
├── 第08周 TensoRT详讲 真实环境下的代码操作
├── 第09周 个性化语音合成项目技术概览
├── 第10周 计算图表示及优化
├── 第11周 Attention-Based Seq2Seq模型Tacotron2-Lecture
├── 第12周 声码器Wave序列生成算法实战-Lecture
├── 第13周 tensorrt实战
├── 第14周 推荐系统概览
├── 第15周 分布式参数服务器
├── 第16周 分布式推荐系统实战
├── 第17周 训练加速高级技术1
├── 第18周 训练及预测加速高级技术
├── 第19周 最后一课

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分布式高性能深度学习实战计划18.26GB
第01周 开班典礼216.46MB
开班典礼1.mp470.34MB
开班典礼2.mp472.24MB
开班典礼3.mp473.88MB
第02周 基础理论及课程介绍1.29GB
lecture1.mp4193.1MB
lecture2.mp478.97MB
review1.mp453.63MB
review2.mp4534.13MB
review3.mp4461.56MB
第03周 并行及分布式框架概述1.25GB
01.框架概述783.62MB
并行及分布式框架概述1.mp4202.99MB
并行及分布式框架概述2.mp4126.07MB
并行及分布式框架概述3.mp4202.58MB
并行及分布式框架概述4.mp4199.73MB
并行及分布式框架概述5.mp452.24MB
02.代码实战319.24MB
代码实战课程1.mp480.46MB
代码实战课程2.mp4102.56MB
代码实战课程3.mp4136.22MB
03.阅读paper172.65MB
如何阅读Paper1.mp4114.83MB
如何阅读Paper2.mp457.82MB
第04周 环境安装与gitlab的使用532.73MB
01.环境安装与gitlab的使用138.16MB
环境安装与gitlab的使用1.mp476MB
环境安装与gitlab的使用2.mp462.16MB
02.经典并行模式228.48MB
经典并行模式1.mp4130.04MB
经典并行模式2.mp498.44MB
03.Speaker-Aware Talking-Head Animation166.09MB
SpeakerAwareTalkingHeadAnimation1.mp4105.6MB
SpeakerAwareTalkingHeadAnimation2.mp460.49MB
第05周 卷积结构及其计算1.21GB
01.卷积结构及其计算735.5MB
卷积结构及其计算1.mp4238MB
卷积结构及其计算2.mp4152.42MB
卷积结构及其计算3.mp4197.32MB
卷积结构及其计算4.mp4147.75MB
02.EFFICIENT WINOGRAD CONVOLUTION VIA INTEGER ARITHMETIC145.33MB
EFFICIENTWINOGRADCONVOLUTIONVIAINTEGERARITHMETIC1.mp439.6MB
EFFICIENTWINOGRADCONVOLUTIONVIAINTEGERARITHMETIC2.mp4105.73MB
03.前后向算法353.19MB
前后向算法1.mp4123.75MB
前后向算法2.mp4229.44MB
第06周 目标检测算法1.22GB
01.目标检测算法1.12GB
目标检测算法1.mp4279.78MB
目标检测算法2.mp4296.29MB
目标检测算法3.mp4209.7MB
目标检测算法4.mp4140.42MB
目标检测算法5.mp4217.04MB
02.Distilling the Knowledge in a Neural Network102.9MB
DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetwork.mp4102.9MB
第07周 Lecture1 NvidiaTensort核心算法和Plugin开发645.86MB
Lecture1NvidiaTensort核心算法和Plugin开发529.5MB
NvidiaTensort核心算法和Plugin开发-01.mp482.78MB
NvidiaTensort核心算法和Plugin开发2.mp4200.54MB
NvidiaTensort核心算法和Plugin开发3.mp4120.43MB
NvidiaTensort核心算法和Plugin开发4.mp4125.76MB
PaperDistillingheKnowledgeinaNeuralNetwork116.36MB
Paper Distilling the Knowledge in a Neural Network.mp4116.36MB
第08周 TensoRT详讲 真实环境下的代码操作1.61GB
DynamicetworkSurgeryorEfficientDNNs95.68MB
DynamicNetworkSurgeryforEfficientDNNs.mp495.68MB
LectureTensoRT详讲真实环境下的代码操作986.4MB
TensoRT详讲真实环境下的代码操作1.mp4210.18MB
TensoRT详讲真实环境下的代码操作2.mp4269.96MB
TensoRT详讲真实环境下的代码操作3.mp4217.73MB
TensoRT详讲真实环境下的代码操作4.mp4288.53MB
TensorRTpluginnmsPlugin这个plugin插件的具体568.91MB
插件的具体代码实现1.mp4230.15MB
插件的具体代码实现2.mp4107.07MB
插件的具体代码实现3.mp4231.69MB
第09周 个性化语音合成项目技术概览662.11MB
Improving Neural Network Quantization without Retraining using135.6MB
ImprovingNeuralNetworkQuantization.mp4135.6MB
Lecture 个性化语音合成项目技术概览329.74MB
个性化语音合成项目技术概览1.mp4124.61MB
个性化语音合成项目技术概览2.mp480.58MB
个性化语音合成项目技术概览3.mp4124.54MB
TensorRT SSD 推理196.77MB
TensorRTSSD推理1.mp463.11MB
TensorRTSSD推理2.mp4133.66MB
第10周 计算图表示及优化487.47MB
计算图表示及优化406.68MB
计算图表示及优化1.mp438.19MB
计算图表示及优化2.mp492.34MB
计算图表示及优化3.mp4164.73MB
计算图表示及优化4.mp4111.43MB
WorkshopData-Free Knowledge Distillation for Deep Neural Networks80.79MB
DataFreeKnowledgeDistillationforDeepNeuralNetworks.mp480.79MB
第11周 Attention-Based Seq2Seq模型Tacotron2-Lecture957.37MB
1-Lecture Attention-Based Seq2Seq模型Tacotron2565.71MB
AttentionBasedSeq2Seq模型Tacotron21.mp4120.78MB
AttentionBasedSeq2Seq模型Tacotron22.mp4211MB
AttentionBasedSeq2Seq模型Tacotron23.mp4115.63MB
AttentionBasedSeq2Seq模型Tacotron240.mp4118.3MB
2-Workshop 说话人特征提取技术实现及环境搭建167.16MB
说话人特征提取技术实现及环境搭建1.mp465.81MB
说话人特征提取技术实现及环境搭建2.mp4101.35MB
3-Workshop Rethinking the Smaller170.4MB
RethinkingtheSmaller1.mp469.1MB
RethinkingtheSmaller2.mp4101.3MB
4-Workshop 代码练习54.11MB
代码练习1.mp454.11MB
第12周 声码器Wave序列生成算法实战-Lecture1.15GB
PAYINGMOREATTENTIONTOATTENTIONIMPROVINGTHEPERFORMANCE.mp4108.85MB
声码器Wave序列生成算法实战1.mp4145.6MB
声码器Wave序列生成算法实战2.mp4200.41MB
声码器Wave序列生成算法实战3.mp4182.15MB
声码器Wave序列生成算法实战4.mp4211.25MB
Tacotron2合成模型实现1.mp467.98MB
Tacotron2合成模型实现2.mp4264.01MB
第13周 tensorrt实战1.28GB
PerformanceGuaranteedNetworkAccelerationviaHighOrderResidualQuantization.mp476.54MB
tensorrt实战1.mp4191.33MB
tensorrt实战2.mp4254.88MB
tensorrt实战3.mp4151.37MB
tensorrt实战4.mp4328.99MB
tensorrt实战5.mp4306.66MB
第14周 推荐系统概览1.32GB
常用Attention的实现1.mp445.84MB
常用Attention的实现2.mp4169.23MB
SimpleResourceConstrainedStructureLearningofDeepNetworks.mp4129.05MB
推荐系统概览1.mp4178.48MB
推荐系统概览2.mp4133.76MB
推荐系统概览3.mp4213.96MB
推荐系统概览4.mp4248.56MB
作业讲解1.mp453.28MB
作业讲解2.mp4174.93MB
第15周 分布式参数服务器943.85MB
分布式参数服务器1.mp4148.66MB
分布式参数服务器2.mp4144.52MB
分布式参数服务器3.mp4191.63MB
分布式参数服务器4.mp4168.76MB
HorovodfastandeasydistributeddeeplearninginTensorFlow.mp486.94MB
Horovodtensorflow应用1.mp451.4MB
Horovodtensorflow应用2.mp4151.94MB
第16周 分布式推荐系统实战1.52GB
Difacto中SGD算法的实现1.mp4118.61MB
Difacto中SGD算法的实现2.mp483.13MB
DistributedTrainingStrategiesfortheStructuredPerceptron.mp4147.37MB
分布式推荐系统实战1.mp4108.56MB
分布式推荐系统实战2.mp497.75MB
分布式推荐系统实战3.mp4119.11MB
分布式推荐系统实战4.mp474.33MB
分布式推荐系统实战5.mp4157.52MB
Mixed Precision Training.mp475.69MB
深度学习框架技术-1.mp4174.45MB
深度学习框架技术-2.mp4180.86MB
深度学习框架技术-3.mp4114.47MB
深度学习框架技术-4.mp4108.64MB
第17周 训练加速高级技术11.03GB
Local SGD Converges Fast and Communicates Little.mp4125.58MB
TNN高效存储管理机制-1.mp4111.53MB
TNN高效存储管理机制-2.mp4130.85MB
训练及预测加速高级技术-1.mp448.04MB
训练及预测加速高级技术-2.mp4110.53MB
训练及预测加速高级技术-3.mp481.1MB
训练及预测加速高级技术-4.mp4130.35MB
训练及预测加速高级技术-5.mp476.83MB
训练及预测加速高级技术-6.mp4236.77MB
第18周 训练及预测加速高级技术864.7MB
模型压缩技术实现-1.mp468.03MB
模型压缩技术实现-2.mp4112.17MB
训练加速高级技术1-1.mp482.5MB
训练加速高级技术1-2.mp470.46MB
训练加速高级技术1-3.mp4120.09MB
训练加速高级技术1-4.mp4105MB
训练加速高级技术1-5.mp4166.3MB
训练加速高级技术1-6.mp4140.15MB
第19周 最后一课206.98MB
Fast Locality Sensitive Hashing for Beam Search on GPU.mp4102.24MB
最后一课-1.mp447.56MB
最后一课-2.mp457.17MB
共133个文件，合计：18.26GB
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