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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
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.mp4193.1MBlecture2.mp478.97MBreview1.mp453.63MBreview2.mp4534.13MBreview3.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.mp452.24MB02.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.mp4136.22MB03.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.mp462.16MB02.经典并行模式228.48MB
经典并行模式1.mp4130.04MB经典并行模式2.mp498.44MB03.Speaker-Aware Talking-Head Animation166.09MB
SpeakerAwareTalkingHeadAnimation1.mp4105.6MBSpeakerAwareTalkingHeadAnimation2.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.mp4147.75MB02.EFFICIENT WINOGRAD CONVOLUTION VIA INTEGER ARITHMETIC145.33MB
EFFICIENTWINOGRADCONVOLUTIONVIAINTEGERARITHMETIC1.mp439.6MBEFFICIENTWINOGRADCONVOLUTIONVIAINTEGERARITHMETIC2.mp4105.73MB03.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.mp4217.04MB02.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.mp482.78MBNvidiaTensort核心算法和Plugin开发2.mp4200.54MBNvidiaTensort核心算法和Plugin开发3.mp4120.43MBNvidiaTensort核心算法和Plugin开发4.mp4125.76MBPaperDistillingheKnowledgeinaNeuralNetwork116.36MB
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.mp495.68MBLectureTensoRT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.mp4210.18MBTensoRT详讲真实环境下的代码操作2.mp4269.96MBTensoRT详讲真实环境下的代码操作3.mp4217.73MBTensoRT详讲真实环境下的代码操作4.mp4288.53MBTensorRTpluginnmsPlugin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.mp4135.6MBLecture 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.mp4124.54MBTensorRT SSD 推理196.77MB
TensorRTSSD推理1.mp463.11MBTensorRTSSD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.mp4111.43MBWorkshopData-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.mp4120.78MBAttentionBasedSeq2Seq模型Tacotron22.mp4211MBAttentionBasedSeq2Seq模型Tacotron23.mp4115.63MBAttentionBasedSeq2Seq模型Tacotron240.mp4118.3MB2-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.mp4101.35MB3-Workshop Rethinking the Smaller170.4MB
RethinkingtheSmaller1.mp469.1MBRethinkingtheSmaller2.mp4101.3MB4-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.mp4211.25MBTacotron2合成模型实现1.mp467.98MBTacotron2合成模型实现2.mp4264.01MB第13周 tensorrt实战1.28GB
PerformanceGuaranteedNetworkAccelerationviaHighOrderResidualQuantization.mp476.54MBtensorrt实战1.mp4191.33MBtensorrt实战2.mp4254.88MBtensorrt实战3.mp4151.37MBtensorrt实战4.mp4328.99MBtensorrt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.mp4169.23MBSimpleResourceConstrainedStructureLearningofDeepNetworks.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.mp4168.76MBHorovodfastandeasydistributeddeeplearninginTensorFlow.mp486.94MBHorovodtensorflow应用1.mp451.4MBHorovodtensorflow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.mp4118.61MBDifacto中SGD算法的实现2.mp483.13MBDistributedTrainingStrategiesfortheStructuredPerceptron.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.mp4157.52MBMixed 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.mp4125.58MBTNN高效存储管理机制-1.mp4111.53MBTNN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