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案例解读:不同行业如何选择深度学习服务器
DGX 2018/10/10 20:00:00
课程讲师
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。

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。

吴强 NVIDIA NPN合作伙伴负责人

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。

吴强
NVIDIA NPN合作伙伴负责人

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。

课程提纲
  • 不同类型AI服务器之比较分析
  • 选择GPU服务器的基本原则
  • AI超级计算机DGX系统详解
  • NGC云平台使用方法和价值
  • DGX系统快速部署的最佳攻略
  • DGX系统各行业应用案例
课程简介

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。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。

10月10日晚8点,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》。

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