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不同领域如何有效使用NGC加速应用开发
NGC 2019/01/29 20:00:00
课程讲师
路川 NVIDIA 机器学习解决方案架构师

在NVIDIA主要负责帮助企业客户构建基于GPU 计算的深度学习系统方案,在机器学习、高性能计算和云计算领域有着丰富的项目经验。硕士毕业于北京科技大学,毕业后加入中科曙光参与国家超算深圳、上海中心等大型超算项目的规划和建设, 2012年加入DDN,主要负责DDN存储解决方案及并行文件系统部署优化等工作。

路川
NVIDIA 机器学习解决方案架构师

在NVIDIA主要负责帮助企业客户构建基于GPU 计算的深度学习系统方案,在机器学习、高性能计算和云计算领域有着丰富的项目经验。硕士毕业于北京科技大学,毕业后加入中科曙光参与国家超算深圳、上海中心等大型超算项目的规划和建设, 2012年加入DDN,主要负责DDN存储解决方案及并行文件系统部署优化等工作。

课程提纲
  • NGC详解及其优势
  • NGC如何简化GPU应用软件部署
  • 不同领域如何使用NGC加速应用开发
  • 应用案例分析
课程简介

随着深度学习的发展,出现了许多深度学习框架,比如常见的Tensorflow、Caffe、Caffe2、Pytorch、Theano、PaddlePaddle等。不同深度学习框架下有着各种各样的软件,版本众多,因此开发者在搭建开发环境时流程非常复杂,即使是熟悉开发环境的工程师也需要花费大量的时间来进行软件安装和开发环境测试调优,而对于一个新手来说,如果打算学习深度学习,那么软件的安装和开发环境调试就成为第一大障碍。

NVIDIA GPU CLOUD(NGC)平台通过容器镜像将深度学习软件依赖库进行封装,开发者可以在NGC平台上下载不同的深度学习框架不同版本的容器镜像,快速进行应用开发,省去了软件安装、编译和部署的时间。目前NGC平台可以支持深度学习、机器学习、高性能计算等不同领域的七十多款软件。

1月29日晚8点,NVIDIA专场第20讲将开讲,由NVIDIA机器学习解决方案架构师路川主讲,主题为《不同领域如何有效使用NGC加速应用开发》。

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