为了让大家更好的了解异构计算，智东西公开课策划推出「异构算力系列课」，共计三讲，并邀请到异构并行计算专家刘文志（花名风辰）、速石科技高级技术总监陈琳涛、雪湖科技生命科学计算首席科学家盛楠博士三位技术大牛参与，并分别从异构计算编程、云端大规模算力调度和超算系统设计等方面进行主题讲解。

4月12日第一讲将开讲，由异构并行计算专家刘文志（花名风辰）主讲，主题为《面向深度学习的异构计算技术及挑战》。

自2012年AlexNet在ImageNet挑战赛上获胜后，神经网络模型受到了大家的广泛关注，也出现了大量更深、更复杂的网络架构，比如VGG、ResNet和超大规模的GPT-3，深度学习模型的规模越来越大，参数越来越多。同时模型的数据并行、模型并行、流水线并行的多维度并行的计算特性，对计算系统的算力要求也越来越高。因此，我们需要不同体系架构的处理单元，针对深度学习模型不同维度的计算特性提供有效算力支持。

一个高性能异构计算系统的实现，除了需要由不同体系架构处理单元组成的硬件基础，还需要软件栈的配合，软硬件协同优化，才能最大化发挥异构计算系统不同计算单元的优势。

随着人工智能技术的快速发展，以及与不同行业的全面融合，我们还将面临更多的挑战，比如云边端无处不在的计算需求、超大规模模型带来的算力和存储压力、以及未来新的深度学习和范式的出现等。异构计算技术如何有效应对人工智能时代多元化的挑战呢？

刘文志老师将从异构计算技术的演进、深度学习中的异构计算编程实现难点、硬件和编程模型的选型考量以及未来发展趋势等维度，为我们带来系统的讲解。