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案例解读:不同行业如何选择深度学习服务器 | 超级公开课报名

作者:智东西 来源:智东西 公众号
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10-09

随着深度学习算法的逐渐成熟,应用领域也在不断扩展,而技术的成熟往往代表着神经网络模型越来越大,参数越来越多,直接导致神经网络训练所需的计算力成倍增长。而GPU凭借其多线程计算、高带宽、共享内存等特点成为深度学习模型训练的首选。


NVIDIA DGX系统专为深度学习定制的超级计算机组合,基于全新NVIDIA Volta GPU平台而构建,包括DGX Station、DGX-1、DGX-2和NGC(NVIDIA GPU Cloud)等,旨在为数据科学家提供适用范围包括桌面、数据中心乃至云端探索人工智能所需的强大工具。其系列产品针对拥有不同需求的用户,为用户工作或研究提供强大工具。DGX系统相对DIY解决方案训练速度提升3倍,I/O性能提升10倍。此外,NVIDIA GPU Cloud可以让研究人员和数据科学家轻松访问全面的GPU优化的软件目录,利用NVIDIA GPU进行深度学习以及高性能计算。


截止7月24日,超级公开课NVIDIA专场已经完结12讲,受到非常多行业用户的关注,经过一段时间的筹备,超级公开课NVIDIA专场将在10月再度开讲!


明晚8点,超级公开课NVIDIA专场第13讲将开讲,由NVIDIA NPN合作伙伴负责人吴强、NVIDIA 高级系统架构师易成共同主讲,主题为《案例解读:不同行业如何选择深度学习服务器——DGX家族史上最全实操攻略》。



课程信息

时间:10月10日20点

地点:「深度学习」社群、智东西公开课小程序


讲师介绍

吴强,NVIDIA NPN合作伙伴负责人。毕业于解放军理工大学,曾先后供职于法国布尔公司,亚信中国公司,中国惠普公司,戴尔中国公司。负责软件开发,解决方案设计及技术咨询、解决方案市场拓展,战略联盟合作等工作。目前在英伟达公司负责合作伙伴的管理。


易成,NVIDIA 高级系统架构师,负责HPC和DL应用的GPU计算系统架构设计,具有6年高性能计算领域从业经验,专注于高性能计算系统架构设计和应用研究,以及基于CUDA/OpenACC将高性能计算应用程序移植到GPU,实现加速计算的方法和性能优化。


课程主题

主题:案例解读:不同行业如何选择深度学习服务器——DGX家族史上最全实操攻略

提纲:

1.不同类型AI服务器之比较分析

2.选择GPU服务器的基本原则

3.AI超级计算机DGX系统详解

4.NGC云平台使用方法和价值

5.DGX系统快速部署的最佳攻略

6.DGX系统各行业应用案例


报名方式

扫描海报上的二维码添加智东西公开课联络员“睿睿(zhidxclassai)”为好友,添加时请备注“姓名-公司-职位或姓名-学校-专业”,申请进入课程群听课。

往期课件

第1讲,NVIDIA大中华区高性能计算及Applied Deep Learning部门技术总监主讲赖俊杰,主题为《如何搭建适合自己的深度学习平 台》


第2讲,NVIDIA高级系统架构师吴磊主讲,主题为《如何为深度学习和HPC提供更高算力》


第3讲,NVIDIA DLI认证讲师侯宇涛主讲,主题为《不需要写代码,如何用开源软件DIGITS实现图像分类》(线上实践课程,无课件)


第4讲,图玛深维首席科学家陈韵强、NVIDIA高级系统架构师付庆平共同主讲,主题为《深度学习如何改变医疗影像分析》


第5讲,NVIDIA DLI认证讲师侯宇涛主讲,主题为《手把手教你使用开源软件DIGITS实现目标检测》(线上实践课程,无课件)


第6讲,西安交大人工智能与机器人研究所博士陶小语、NVIDIA高级系统架构师易成共同主讲,主题为《智能监控场景下的大规模并行化视频分析方法》


第7讲,清华大学计算机系副教授都志辉、NVIDIA高级系统架构师易成共同主讲,主题为《GPU加速的空间天气预报》


第8讲,希氏异构人工智能首席科学家周斌主讲,主题为《如何利用最强GPU搭建医疗人工智能计算平台——医学图像AI领域最强超级计算机首次解密》


第9讲,NVIDIA中国GPU应用市场总监侯宇涛主讲,主题为《揭秘深度学习》


第10讲,NVIDIA高级系统架构师张景贵主讲,主题为《在你的桌面端通过NVIDIA云端GPU开展深度学习》


第11讲,百度AI技术生态部高级算法工程师赵鹏昊主讲,主题为《如何借助GPU集群搭建AI训练和推理平台》


第12讲,NVIDIA 深度学习解决方案架构师罗晟主讲,主题为《医疗领域的深度学习》


扫描下方二维码关注智东西公开课服务号,回复关键字“NVIDIA”获取往期课件


社群规则

1、智东西社群坚持实名学习、交流和合作,入群后需要修改群昵称为:姓名-公司-所在领域,违者踢群;

2、禁止在群内广告和发送二维码等无关信息,违者踢群。

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