>
課程資訊
適用對象
課程特色
詳細內容
師資介紹
我對本課程有興趣
與我諮詢 / 報名
課程資訊
開課日期
2025-10-31
學習時程
12
上課時間
週五
上課時段
上午
適用對象
1.對高效運算、AI技術開發有興趣者
2.對生成式AI應用、大型語言模型(LLM)開發有興趣的大專院校學生
3.欲評估從CUDA轉移到ROCm的平台使用者
4.在企業擔任資訊(IT)、AI軟體開發、AI模型運用、AI程式應用工程師或研發人員等
課程特色
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。
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。
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。
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。
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。
課程特色
專為初學者設計：課程從基礎自學到進階實作，零基礎也能快速上手AI模型GPU加速技術。
設計完整學習流程：授課內容涵蓋架構原理、開發環境、部署與應用整合
以實作為導向：以範例實作強化GPU程式設計與模型優化能力
聚焦ROCm平台：掌握ROCm GPU的效能優勢與最佳化技巧
師資介紹
蘇講師
現職：工研院電光所 副工程師
專業領域：LLM on GPU 開發
專業領域：LLM on GPU 開發
備註
【上課日期】114年10月31日(五)，10:00~12:00，共計2小時
【上課地點】實體課程：台北BR6大教室/台北市復興南路二段237號4樓
線上課程：線上webex會議室
【課程費用】學費全免
【招生人數】實體招生以40位為限/線上招生以100位為限
【主辦單位】AMD_ITRI聯合實驗室
你可能會喜歡...
【在職補助】Python數據分析與生成式AI應用班02期
與我諮詢 / 報名
