NVIDIA百度联合专场下周开讲：借助GPU集群搭建AI训练和推理平台

人工智能在各个领域的诸多应用前景、令人兴奋的各种深度学习项目的发展，让越来越多的开发者开始加入到这个领域。然而，开发者要想建立深度学习模型从而开发出有价值的AI应用，在面对领域专业能力要求的同时还要克服自身算法水平和开发平台算力的高要求。GPU集群的出现很大程度上帮助解决了这一问题，平台提供者如百度就采用大规模的NVIDIA Tesla P4为主的GPU集群这一专门为深度学习设计的GPU集群在2017年11月推出了一个开放的定制化训练和服务平台：EasyDL。即使零机器学习算法基础的开发者也可以在EasyDL上通过简单的可视化页面操作来训练业务定制的深度学习模型，完成图像分类、物体检测等工作，并获得云端和离线SDK的服务接口。EasyDL依托大规模的NVIDIA Tesla P4为主的GPU集群的高算力、高稳定性、可统一调度管理等优越性能使EasyDL平台能稳定承载每天数百个并发训练任务以及数千个并发定制模型推理请求，并达到大多数模型90%以上的高精度和分钟级完成模型训练的优越性能，让各个领域的专业团体、个人都能便捷的使用先进的AI能力。

7月20日晚上8点，智东西公开课推出超级公开课NVIDIA&百度联合专场，邀请到百度AI技术生态部高级算法工程师赵鹏昊来到智东西「深度学习」社群为大家带来主题为《如何借助GPU集群搭建AI训练和推理平台》的讲解，同时揭秘百度EasyDL定制化训练和服务平台，赵鹏昊老师将通过讲解NVIDIA GPU集群和百度EasyDL为每一位开发者赋能。本课同时也是超级公开课NVIDIA专场第十一讲，第十二讲将于7月24日由NVIDIA深度学习解决方案架构师罗晟主讲《疾病诊断领域的深度学习》。

http://cn.mikecrm.com/q8ppZ9m

课程信息

时间：7月20日 20:00

地点：智东西「深度学习」社群

讲师介绍

赵鹏昊先生，毕业于上海交通大学。现任百度AI技术生态部高级工程师，负责EasyDL定制化训练平台的搭建、模型优化等工作。在大数据处理、推荐系统、深度学习等领域有过丰富的实践经验。

课程主题

主题：如何借助GPU集群搭建AI训练和推理平台——零算法基础的百度EasyDL定制化图像识别揭秘

大纲：

-AI赋能行业的痛点

-EasyDL服务端和设备端技术解析

-GPU集群加速EasyDL训练与推理

-EasyDL赋能行业案例分享

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往期课件获取

第一讲，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》

第二讲，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》

第三讲，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）

第四讲，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》

第五讲，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）

第六讲，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》

第七讲，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》

第八讲，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》

第九讲，NVIDIA中国GPU应用市场总监侯宇涛主讲，主题为《揭秘深度学习》

第十讲，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》

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