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智东西公开课
面向AI金融领域的超算系统与深度学习容器云
2021/01/12 19:00:00
课程讲师
程维 超集信息 中国解决方案部技术总监

在AI、云计算方向拥有丰富的架构建设和集成经验,曾多次参与国家级重点实验室、无人驾驶云平台、计算金融微平台的设计规划与建设督导,擅长Slurm调度、Docker,微服务等项目建设。

程维
超集信息 中国解决方案部技术总监

在AI、云计算方向拥有丰富的架构建设和集成经验,曾多次参与国家级重点实验室、无人驾驶云平台、计算金融微平台的设计规划与建设督导,擅长Slurm调度、Docker,微服务等项目建设。

黄煜 NVIDIA 解决方案架构师

本科和硕士毕业于北京邮电大学。在基于3D视觉的人体关键点预测、碰撞预测等方面具有丰富经验。现为英伟达解决方案架构师,致力于为NVIDIA合作伙伴在GPU软硬件、深度学习开发等方面提供解决方案支持。

黄煜
NVIDIA 解决方案架构师

本科和硕士毕业于北京邮电大学。在基于3D视觉的人体关键点预测、碰撞预测等方面具有丰富经验。现为英伟达解决方案架构师,致力于为NVIDIA合作伙伴在GPU软硬件、深度学习开发等方面提供解决方案支持。

课程提纲
  • AI在金融领域的应用现状与计算挑战
  • 面向AI金融的超算系统设计与实现关键
  • AI金融超算系统在量化交易中的应用
  • NVIDIA A100 80GB GPU与 DGX Station A100特性
  • 利用NVIDIA NGC DL容器进行模型训练
课程简介

2017年6月,国务院发布《中国金融业信息技术“十三五”发展规划》,将人工智能、大数据、区块链、云计算等新一代信息技术设为金融科技的重点研究方向。

经过近几年的发展,AI已经在金融领域得到了广泛的应用,比如计算机视觉技术在身份识别中的应用、NLP技术在客服机器人中的应用、以及大数据和高性能计算在智能风控、智能营销、量化投资、金融数据分析中的应用等。

金融领域每一种AI应用的背后其实都是对信息数据的分析和挖掘,小到单个用户的消费偏好、信用状况,大到千万级用户的海量数据分析、信用评估、量化交易等。

从数据维度来看,金融领域的数据十分复杂,数据类型繁多,从而导致决策结果多样化。再加上数据隐私保护的限制,使得AI模型的训练面临着数据不足的问题,数据类型的复杂性也导致无法通过单一模型满足金融领域的多样化需求;从计算的维度来说,金融数据计算实时响应要求高,且数据批量产生,相同数据需要多次重复计算,是典型的计算密集型任务。因此,超强的算力系统支持和便捷的开发环境是AI与金融更好融合的基础保障。

1月12日,「超集信息专场」第2讲将开讲,定名为“AI超算系统与深度学习容器云公开课”,主题为《面向AI金融领域的超算系统与深度学习容器云》,由AMAX中国解决方案部技术总监程维、NVIDIA解决方案架构师黄煜共同主讲。

程维老师将从AI在金融领域的应用现状、计算特点、面临的挑战、面向AI金融的超算系统设计与实现关键,结合其在量化交易中的应用进行系统讲解;

黄煜老师将从构建AI超算系统的底层硬件出发,详解NVIDIA A100 80GB GPU与 DGX Station A100的特性,以及如何利用NGC深度学习容器进行模型训练。

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