GPU 加速運算及CUDA語法與深度學習概論

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課程介紹
Introduction
NVIDIA GPU平行運算概論
自從2007年繪圖晶片供應商NVIDIA推出免費的圖形處理器單元(GPU: Graphics Processing Unit)程式開發工具:
CUDATM SDK(Compute Unified Device Architecture Software Development Kit)以來,至今單晶片中GPU核心的個數已增加到3,840(Tesla P100晶片,GP100 Pascal 架構);所提供的每秒單精度浮點運算次數最高可達10.6 TFLOPS(Tera FLoating-point Operations Per Second,每秒一兆(1012)次的浮點運算),此強大的計算能力對於現今具有高度運算需求的創新科技產品,提供了無比的開發助力,例如:虛擬實境(Virtual Reality)影音多媒體製作與應用、人工智慧(Artificial Intelligence)、深度學習(Deep Learning)的訓練與推演、生物醫學科技、國防應用科學、石油等能源探勘、財務金融商品、土木建築分析模擬、電腦輔助製造(CAM: Computer Aided Manufacturing)、電腦輔助工程(CAE: Computer Aided Engineering)、電腦輔助設計(CAD:Computer Aided Design)、氣體煙霧模擬、火焰模擬、模流水流模擬等。可見隨著GPU計算能力的快速成長,再加上CUDA平行程式開發環境的豐富資源,各種意想不到的創新科技產品將源源不絕的呈現在我們的生活當中。
為了加強學習的效果,本課程的安排特別著重於由淺而深,逐步引導學員從理解進而可以最快的速度入門了解GPU 平行運算與CUDA平行程式的設計。只要是具備有C程式語言的設計基礎者均可參加此課程,利用兩天的時間快速學會CUDA平行處理程式的設計技巧及目前最新平行理念。

NVIDIA 深度學習入門解密
深度學習(Deep Learning)的技術採用了神經網路(Neural Network)多節點及分層的結構來訓練及分析數據的特徵,進而達成可自動對大量數據的辨識與分類。近年來,Google運用深度學習的技術實現了許多智慧型的服務,例如Google Now語音辨識、Gmail自動回信、Gmail垃圾郵件判斷、Google相簿自動分類與辨識、Google翻譯等。因此,深度學習的技術已漸漸地實現了許多我們期待已久的人工智慧( Artificial Intelligence )應用系統;加上現今CPU與GPU平行處理能力的大幅增長,更促進了目前深度學習被開發的腳步。
在兩次的深度學習課程中,第一次所安排的課程內容將由淺而深,從神經網路的基礎模型開始說明,包含訓練與辨識的方法,使學員瞭解基礎模型的運作方式。接著將介紹在深度學習技術中常用的Convolutional Neural Networks(CNN)模型,配合Computer Vision及Image classification等應用實例,可幫助學員實際的瞭解深度學習的訓練及辨識概念;然而運算速度終將成為實際應用的瓶頸,因此運用GPU加速已成為深度學習項目中不可不知的關鍵技術。NVIDIA提供cuDNN等加速程式庫,讓使用者可以運用所提供的加速模型來加速深度學習的計算,因此本課程也將介紹cuDNN等加速程式庫的使用方法。 第二次的課程將帶領同學探索目前最夯的深度學習之於影像分割問題與其應用.
深度學習能夠使機器擁有接近人類視覺識別能力,並透過直接從數據學習的預測模型替換手寫編碼軟體進行應用。本次線上實作課程介紹了機器學習工作流程,並提供了使用深層神經網路(DNN)解決現實世界圖像分割的實踐經驗。您將透過資料庫準備、模型定義、模型準備、故障排除,驗證、測試並改進模型性能,亦可在模型訓練過程中體驗 GPU 加速的優勢。完成本實驗課程後,您將擁有使用 NVIDIA DIGITS 在自己的圖像分類數據集上訓練深層神經網路的知識。誠摯的歡迎您來參加這場不能錯過的GPU深度學習之旅。

授課教師
Instructor
李濬屹 / NVIDIA 深度學習教育機構認證講師
授課語言
Language
中文
授課方式
Operation
影片
製作單位
Creators
DIGI+數位網路學院NVIDIA
課程時數
Course hours
4週,每週1小時
教學教材
Material

課程大綱

第一週: GPU平行運算與CUDA入門介紹 資料平行化概念
課前預習講議 00:00:00
影片 00:00:00
第二週: CUDA 記憶體MODEL 介紹GPU Treads 是如何溝通與運算
影片 00:00:00
第三週:神經網路的基礎模型解說神經網路訓練與辨識的方法
影片 00:00:00
第四週:深度學習之於影像分割問題與其應用
影片 00:00:00
參加此課程
  • 免費
  • 無限制訪問
  • 5 單元
  • 4 小時

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