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【免費】人工智慧模型加速技術:GPU基礎

訓練單位 : 工研院產業學院 新竹中興學習據點

訓練位置 : 線上課程

學員負擔 : 免費

政府負擔 : 填表洽詢

報名區間:2025-10-23~2026-03-31

訓練區間:隨時開課

甄試日期:填表洽詢

資訊科技

訓練時段

不拘
不拘

訓練時數

1小時

其他條件

歡迎企業先進、學界教授與學生免費報名學習

訓練目標
進階篇課程以實作為導向,講師將帶領學員親手操作範例,學習如何在ROCm GPU上部署與優化深度學習模型,加速AI推論應用的開發流程。授課內容涵蓋硬體架構概念、GPU程式設計、AI編譯器介紹到應用整合的流程,致力協助學員打造高效能的AI推論系統。
課程說明
<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
課程說明
<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)
 
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-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

我想了解更多 本資訊為職訓課程內容說明,若欲報名,請與培訓單位聯繫,或請至台灣就業通


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