【免費】人工智慧模型加速技術:GPU基礎

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學習時程

1小時

上課時間

不拘

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適用對象

歡迎企業先進、學界教授與學生免費報名學習

課程特色

基礎篇課程以基礎核心觀念建立為導向,課程內容涵蓋CPU與GPU架構的基本概念,並介紹ROCm架構下的開發環境與效能特性,更透過實作的範例說明,有助學員學會如何在ROCm GPU上進行AI模型的部署與優化,加速AI推論應用的開發流程。

詳細內容

<課程介紹>
人工智慧模型加速技術-基礎入門篇+進階篇為AI模型GPU加速的入門指南,專為初學者與有志投身AI加速器軟硬體研究的學習者所規畫設計。課程主軸以ROCm平台為核心,帶領學員從基礎認識CPU與GPU架構,逐步建立在ROCm架構下的開發環境,並深入理解其效能與特性。
 
★★★建議以下二門課程同時報名,以達最佳的學習效果與實作體驗★★★
(一)數位自學-人工智慧模型加速技術:GPU基礎(1H)
(二)實體+線上同步-人工智慧模型加速技術:GPU進階(2H)
 
<課程大綱>
-C語言簡介: From source code to assembly
-編譯器簡介: GCC vs. Clang
-多執行緒CPU程式介紹
 
 
 
 

師資介紹

蘇講師
現職:工研院電光所 副工程師
學歷:國立清華大學資訊工程系博士候選人
專業領域:LLM on GPU 開發

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