NVIDIA DLI 深度學習實作坊 - 運用 CUDA C/C++ 加速運算的基本原理 [政府補助AI]

NVIDIA DLI 深度學習實作坊 - 運用 CUDA C/C++ 加速運算的基本原理 [政府補助AI]

上課地址:工研院竹東中興院區51館 2A訓練教室 (新竹縣竹東鎮中興路四段 195號 51館 2A訓練教室) 實際上課地點,請依上課通知為準!

時數:15

起迄日期:2019-10-17~2019-10-18

聯絡資訊:楊小姐/03-5732978

報名截止日:2019-10-16

課程類別:人才培訓(課程)

活動代碼:2319080043

課程介紹

CUDACompute Unified Device Architecture)是NVIDIA所推出的平行運算架構,透過駕馭繪圖處理器(GPU)的極致威力,帶給運算效能大幅提升。運算已從CPU所執行的「中央處理」發展成由CPUGPU執行的「共同處理」。CUDA架構已內建於其GeForceIONQuadroTesla繪圖處理器中,為應用程式開發人員提供重要的安裝基礎。隨著人工智能的發展,如今的GPU已經不再局限於3D圖形處理了,透過CPU+GPUCUDA平行運算架構,藉以加速大規模並行科學運算、深度學習、分析、預測等,並已為汽車、手機、平板電腦、飛行器及機器人等裝置貢獻強大的效能威力。

CUDA是一種由NVIDIA提出的並由其製造的圖形處理單元(GPUs)實現的一種平行計算架構及程式設計模型。CUDA給程式開發人員提供直接存取CUDA GPUs中的虛擬指令集和平行計算元件的記憶體。軟體發展者可以通過CUDA加速庫,編譯器指令(如OpenACC)以及符合工業標準的程式設計語言(如C, C++Fortran, Python)擴展對CUDA平台進行操作。

本課程兼顧理論及實作,以引導 CUDA 學員能夠在短時間內快速進入 CUDA 的平行世界。首先從平行計算、GPU的介紹切入,再帶到CUDA平行計算架構,與深度學習的應用,其次,會透過CPython程式語言裡最耗時的大規模並行運算的迴圈及陣列等程式來對映解說CUDA之實務運作。

課程特色/目標

NVIDIA DLI 深度學習實作坊,係針對初階學員提供深度學習基本原理相關課程。透過國際級認證講師及堅強師資陣容,結合趨勢、理論與實作,帶領學員由淺入深,逐步引導學員從觀念、架構、程式的理解進而可以最快的速度上手 CUDA 平行程式的設計。只要是具備有C/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,一手掌握打造人工智慧 (AI) 的關鍵技術。

 

本課程分為兩天的課程,第一天為泛化平行計算--GPUCUDA,主要為講授平行計算與GPU/CUDA 基礎理論,包括GPU應用於一般化平行運算、CUDA與深度學習、程式語言的迴圈及陣列等設計考量;第二天為NVIDIA DLI深度學習實作坊「運用 CUDA C/C++ 加速運算的基本原理」,將理論運用於實作上。CUDA NVIDIA 的平行運算架構,可運用 GPU 的強大處理能力,大幅增加運算效能。

課程對象

 平行計算軟體開發工程師
 電子/電機/資訊相關工程師
 大數據相關研發人員或資料科學家、統計/數值分析研究人員
 從事平行計算、人工智慧等研發、應用之工程師
 對平行計算、GPU、CUDA、人工智慧等程式設計感興趣者

講師簡介

講師姓名

經歷

專長領域

工研院
鍾幸芸工程師

( DLI認證講師)

l   工研院機械所,鑽研於智慧型自動光學檢測系統研發等

l   NVIDIA 深度學習機構(DLI) 認證講師: Computer Vision, CUDA

l   交通大學資訊工程研究所博士班在學

l   擔任計算機概論、人工智慧、數位遊戲學習等課程助教

機器學習、影像處理、機器視覺瑕疵檢測

 

 

講師姓名

經歷

專長領域

工研院

蘇彥禎工程師

l 工研院資通所 資深工程師

l 長庚大學 醫學影像處理

l 工研院量測中心 影像後處理

l 台大/網路與多媒體研究所博士

電腦圖學,電腦視覺,深度學習

課程大綱

第一天:泛化平行計算 -- GPUCUDA

時間

課程大綱

講師

09:00

~

12:00

 

(含休息)

1.   平行計算簡介

2.   平行計算的技巧

3.   GPU簡介

4.   GPU應用於一般化平行運算

5.   GPUCUDA

6.       CUDA與深度學習

蘇彥禎

12:00

~

13:00

午餐

 

13:00

~

17:30

 

(含休息)

1.   了解基本CUDA與平行運算的原理; Why CUDA works

2.   複習C, Python的迴圈及陣列的使用; Fast Recap, C, Python, Loop and Array manipulation

3.   平行程式改寫範例; Case study

4.    小試身手; Hands-on exercises

鍾幸芸

 































第二天,運用 CUDA C/C++ 加速運算的基本原理實作坊

NVIDIA DLI 認證講師: 鍾幸芸

CUDA 運算平台能夠在全球最快速的大型平行運算 GPU 上,加速僅使用 CPU 的應用程式。透過下列方式體驗 C/C++ 應用程式加速:

Ø   GPU 上加速執行僅使用 CPU 的應用程式中的隱藏平行運算

Ø   運用必要的 CUDA 記憶體管理技術將加速應用程式最佳化

Ø   找到加速應用程式的並行潛能,並運用 CUDA 串流加以提升並行效能

Ø   運用命令列和視覺化效能分析工具來指引和檢查你的工作

在完成本課程後,你將能夠使用基本的 CUDA 工具和技術, 將現有僅使用 CPU C/C++ 應用程式加速並最佳化。

l   必備基礎能力:基礎 C/C++ 專長能力並熟悉變數類型、迴圈、條件 陳述式、函數和陣列操作。無需 CUDA 程式編寫知識。(上過第一天課程就具備了)

l   測驗類型: 程式編寫

l   教材語言: 中文講解,英文教材

l   課程結束後,可進行線上測驗,通過後可取得NVIDIA電子認證證書

 

結訓與認證

課程結束後,可進行線上測驗,通過後可取得NVIDIA電子認證證書

價格

每人 $15,000元。
本課程已通過工業局AIGO專案補助辦法審查,符合資格之學員將可以申請補助一半費用。
申請辦法,請詳見DM

常見問題

本課程具實作性質,請學員自帶筆電,基本上,實作係經由瀏覽器存取NVIDIA 雲端GPU伺服器,故筆電只要安裝一般的瀏覽器即可運行,如Chrome

附件

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