乘风破浪，掌握Python写CUDA的更多玩法

近些年，随着数据量激增，对高性能计算、人工智能等领域中大规模的数据计算的需求也随之攀升，开发者越来越关注开发效率问题。

作为当前最主流的并行化程序编程方法之一，CUDA 能实现在 CPU 和 GPU 上的异构编程，有效地管理可用资源并提供最大化的执行速度增益。在当前火热的高性能计算、人工智能等领域，CUDA 都展现了它不俗的实力。

用 Python 进行 CUDA 开发，对开发者而言是一个非常理想的场景。Python 数据类型丰富，代码结构清晰，并且背靠强大的开源类库。一方面，它简化了开发方法，让开发者能够更加高效地实现开发，另一方面降低了并行计算的门槛，让新手也能轻松实现 CUDA 开发，解决了开发需求突增与开发能力不足不匹配的问题。因此用 Python 进行开发比其他语言更便捷高效，即便是零经验的新手也能轻松掌握。

NVIDIA 联合 InfoQ，为广大有高性能计算和人工智能开发需求的开发者提供一系列的 CUDA Python 编程实战在线培训课程，从理论到实践，带你从零开始全面学习 CUDA Python，打破门槛，轻松编程。

在前两期，NVIDIA 开发者社区经理（KEN）何琨通过介绍“CUDA 11 编程基础以及图像处理”等内容将观众引领入门，也通过“存储管理以及卷积计算”等内容带大家进一步探索 CUDA Python 深入的编程技巧。

2021 年 3 月 24 日晚上 20 点 - 21 点 30 分，何琨将为大家带来 CUDA Python 系列公开课第三期——“在 TensorRT 和 DeepStream 中利用 CUDA 加速推理任务”的相关内容。

本次在线研讨会主要针对有高性能计算和人工智能开发需求的开发者，通过本次在线研讨会，您将收获以下内容：

• 获知 CUDA11 的最新特性（三）

• 掌握在 CUDAPython 中调用 TensorRT 推理引擎

• 了解多流在 CUDAPython 中的使用

• 学习利用 CUDAPython 处理视频

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扫描下方二维码或点击【阅读原文】即可免费报名。