【免費】人工智慧模型加速技術：GPU基礎
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課程資訊
適用對象
課程特色
詳細內容
師資介紹
課程資訊
開課日期
隨時開課
學習時程
1小時
上課時間
不拘
上課時段
不拘
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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