会议介绍
前言：
深度学习DL和人工智能AI成为当下最炙手可热的技术趋势，将成为技术行业基础设施的核心组成部分。深度学习训练需要大量的计算资源，GPU目前是深度学习最常使用的计算加速硬件。相对于CPU来说，GPU更便宜（达到同样的计算能力GPU一般便宜10倍），而且计算更加密集（一台服务器可以搭配1/2/4/8/16块GPU），深度学习时代，训练过程，GPU为主CPU为辅。主流的深度学习评测benchmark，都聚焦用GPU来做测试，用CPU对比已经没有太大意义。
GPU的价值不止体现在深度学习，在高性能计算、物联网、人工智能、生物信息、分子模拟、计算化学、材料力学、系统仿真、流体力学、机械设计、生物制药、航空动力、地质勘探、气候模拟等领域，算法越来越复杂，需要处理的海量数据越来越巨大，高性能计算能力就显得尤为重要。GPU 高性能计算程序设计最大限度的利用硬件资源，提高了计算能力，降低时间成本，加速研发进度。
深度学习网络的计算里，最关键的是两种计算：如果是一个全连接层，它的计算主要是矩阵乘法；如果你是卷积层，核心计算是卷积计算。主流的深度卷积网络里，超过80%的计算源于卷积计算，一般的深度网络在最后一两层才用到全连接层，所以这个卷积操作其实是深度学习里最关键的核心技术。
我们针对深度学习的计算，有一套完整的解决方案，cuDNN已经成为主流深度学习框架调用的深度学习GPU函数库，包含完整的矩阵乘法和卷积计算的实现，但并不开源。
想搞清楚如何优化矩阵乘法和卷积吗？如何用CPU+GPU加速你的程序？学完本次课程，你会找到答案。
关键字：
AI(Artificial Intelligence，人工智能)
DL（Deep Learning，深度学习）
ML（Machine Learning，机器学习）
高性能计算（High Performance Computing, HPC）
并行计算（Parallel Computing）
超级计算（supercomputing）
E级计算（Exascale computing）
异构计算（Heterogeneous computing）
GPU通用计算（GPGPU，General Purpose GPU，CUDA，OpenCL，OpenACC）
并行计算基础（MPI，OpenMP，Pthread）
加速卡（CPU，GPU，APU，FPGA，MIC）
专业要求：
Linux/vim常用命令
能写简单的C/C++
基本的计算机基础和数学基础
【会议嘉宾】 【第三天】8:30--11:30
OpenACC编程基础与优化进阶
1、 OpenACC基础：概念，与CUDA区别，编译器，生态；
2、 OpenACC开发环境搭建配置；
3、 OpenACC四步开发流程：判断并行性，并行化表达，显式数据传递，优化；
3.1判断并行性：Profile工具pgprof；
3.2并行化表达：引导关键字Kernerls和Parallel Loop；
3.3显式管理数据的拷贝：引导关键字Data；
3.4优化：统一内存管理，线程并行层级，collapse，tile；
4、OpenACC上机实操
4.1. Hellow world；
4.2．矢量点乘；
多GPU开发
1、 多GPU编程（混合OpenMP和MPI）；
2、上机实验：Jacobi迭代；
13:30--17:00
GPU深度学习
1、 深度学习GPU解决方案：
1.1基于GPU的交互式深度学习训练平台：DIGITS；
1.2深度学习框架TensorFlow，Caffe等的GPU加速：cuDNN；
1.3 NVIDIA深度学习SDK：TensorRT，NCCL；
2、 上机操作：通用深度学习框架的GPU加速库cuDNN的使用；
3、 上机操作：深度学习前端推理引擎TensorRT的使用；
GPU技术前沿
1、 CUDA 9新特性；
2、 Pascal，Volta显卡新架构；
3、答疑解惑，互相讨论。
8:30--11:30
多核编程OpenMP和Pthread
1、 Pthread编程；
2、 OpenMP多线程编程；
3、 上机实验：分别实现计算圆周率；
13:30--17:00
GPU编程优化进阶
1、 CUDA基础：API、数据并行、线程模型、存储模型、控制、同步、并发和通信、加速比；
2、 CUDA优化：线程组织调度，分支语句，访存优化，数据传输，原子操作；
3、 GPU并行计算模式分析：分析调试：parallel nsight，visual profiler，cuda-gdb；
4、 上机实验：Helloworld，向量加，cuBLAS，cuFFT ；
5、 上机实验：矩阵乘，直方图，卷积，规约；
【第一天】8:30--11:30
高性能计算基础
1、并行计算的应用场景和实际意义（战略、经济和成本）；
2、并行计算机体系结构：处理器、内存和互连网，常用的并行计算机系统；
3、性能分析模型：如何测量并行性能和扩展性；
4、CPU/GPU体系结构对比介绍；
13:30--17:00
MPI编程入门
1、 MPI编程基本概念；
2、 基本编程语句；
3、 主要点到点通信函数；
4、 上机实验hello world；
MPI编程进阶
1、 自定义新的数据类型；
2、 集合通信方法；
3、 通信域和虚拟拓扑 ；
4、 上机实验：计算圆周率；
【会议门票】|
人员 |
一人参加 |
两人及以上 |
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老师 |
3000元/人 |
2700元/人 |
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学生 |
2500元/人 |
2200元/人 |
老师及学生需持证参会
优惠二：买5赠1，同一单位5人及以上原价参加，可赠送一个名额（与优惠一只可选其一）