**基于GPU算力不足的教学工作方案****
深度学习
2025-03-07 00:00
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**一、教学目标**
1. 使学生认识到GPU算力不足对深度学习等计算密集型任务的影响。
2. 培养学生分析GPU算力限制原因的能力。
3. 提升学生针对算力不足情况优化算法和资源利用的技能。
4. 增强学生对GPU资源合理分配和调度策略的理解。
**二、教材选择**
1.
2.
3.
**三、授课方式**
1. **理论授课**：通过PPT或在线教学平台，讲解GPU算力不足的原因、影响及优化策略。
2. **案例教学**：分析实际应用中因GPU算力不足导致的性能瓶颈，引导学生思考解决方案。
3. **实践操作**：在实验室内或远程服务器上，让学生亲自动手进行GPU编程和性能优化实验。
4. **小组讨论**：组织学生就GPU算力优化策略进行小组讨论，培养团队合作能力。
**四、评估标准**
1. **理论知识掌握**：通过笔试或在线测试，考察学生对GPU算力相关知识的掌握程度。
2. **实践操作能力**：根据学生在实验过程中的表现，评估其GPU编程和性能优化的能力。
3. **案例分析**：要求学生提交案例分析报告，评估其对GPU算力不足原因的分析能力和优化策略的提出。
4. **小组讨论表现**：根据学生在小组讨论中的发言和协作表现，评估其沟通能力和团队合作精神。
本站涵盖的内容、图片、视频等数据系网络收集，部分未能与原作者取得联系。若涉及版权问题，请联系我们进行删除！谢谢大家！
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**一、教学目标**
1. 使学生认识到GPU算力不足对深度学习等计算密集型任务的影响。
2. 培养学生分析GPU算力限制原因的能力。
3. 提升学生针对算力不足情况优化算法和资源利用的技能。
4. 增强学生对GPU资源合理分配和调度策略的理解。
**二、教材选择**
1.
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3.
**三、授课方式**
1. **理论授课**：通过PPT或在线教学平台，讲解GPU算力不足的原因、影响及优化策略。
2. **案例教学**：分析实际应用中因GPU算力不足导致的性能瓶颈，引导学生思考解决方案。
3. **实践操作**：在实验室内或远程服务器上，让学生亲自动手进行GPU编程和性能优化实验。
4. **小组讨论**：组织学生就GPU算力优化策略进行小组讨论，培养团队合作能力。
**四、评估标准**
1. **理论知识掌握**：通过笔试或在线测试，考察学生对GPU算力相关知识的掌握程度。
2. **实践操作能力**：根据学生在实验过程中的表现，评估其GPU编程和性能优化的能力。
3. **案例分析**：要求学生提交案例分析报告，评估其对GPU算力不足原因的分析能力和优化策略的提出。
4. **小组讨论表现**：根据学生在小组讨论中的发言和协作表现，评估其沟通能力和团队合作精神。
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