大会介绍

全国高校AI HPC云师资培训

 


 

一·培训亮点

-行业专家解读ABCC发展趋势

-国产异构芯片的生态解读(海光CPU/GPU,睿芯ARM等)

-GPU服务器解决方案

-AI教学开发一体机解决方案




二·培训简介

AI 时代,谷歌、Facebook阿里巴巴、微软、腾讯、百度等都在追逐人工智能这一热门领域,中国科学院、清华大学、北京大学等高校和科研院所成立专业研究中心和实验室,以将人工智能进行科学技术成果转化。

据《人民日报》海外版报道,工信部教育考试中心副主任周明曾直言,中国人工智能人才缺口超过500 万人。目前,“人工智能工程技术人员”已成为国家人社部正式发布的13 个新职业之一,人才需求与日俱增,且“钱”景可观。

同时,根据教育部印发的《教育部关于公布2018 年度普通高等学校本科专业备案和审批结果的通知》,2019 年全国共有35 所高校获得建设“人工智能”本科新专业(专业代码:080717T)的资格,新设108 个机器人工程专业(080803T)与96 个智能科学与技术专业(080907T。同时,全国共有173 所高职院校获批“智能控制技术”专业(560304)。

随着人工智能AI、大数据Big Data、云计算Cloud Computing等计算机科学技术的发展和应用的普及,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。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。如今,乎所有的深度学习(机器学习)研究者都在使用GPU进行相关的研究,NVIDIA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。

近年来,人工智能领域屡现技术突破,引发了全社会的高度关注和企业的争相投入。但是由于AI 属于新生事物,它和传统项目有着本质区别,人们对它的了解也十分有限。因此,许多企业和工程师在对AI 的探索上仍处于初级阶段。容器技术凭借其轻量化和快速部署的特性,被越来越多企业开发者赞誉,近两年来发展态势可谓炙手可热。Kubernetes的流行度持续快速上升,我们有理由相信在不远的未来,Kubernetes将成为通用的基础设施标准。有什么好方法能让AI 变得易于理解、便于部署呢?AI + KubernetesKubernetes 具有自动扩缩容、便于维护的特性,这些年,全球的一股风潮是将AI 部署在Kubernetes 上。但AI Kubernetes 并不天然适配,经过慎重的实践和审慎的调研,人们发现整个开发过程依然充满部署复杂、指令繁冗等难题,整体不够灵活。鉴于以上种种问题,Kubeflow 应运而生。

然而,人工智能作为一个复合型、交叉型学科,内容涵盖广,学科跨度大,实战要求高、学习难度强,人才培养面临难题。为了提高高校教师、科研人员以及人工智能相关专业从业者对人工智能技术及相关支撑技术的理解和掌握,促进人工智能专业的建设与普及,中科图云特举办“高校AI HPC云师资培训班”培训班。




·时间地点                               


2019/07/25 - 2019/08/04


北京海淀


北清路158

中科院计算所龙芯产业园327会议室


有疑问可咨询:13643136553或472355722@qq.com

 




·培训目标

 

培训内容注重实战性和应用性,再现实际应用场景,穿插讲解理论知识,通过理论与实践相结合的培训,提高学员对包括linuxdockerkuberneteskubeflowopenmpmpicudakeras等深度学习框架,计算机视觉的理解和掌握,并通过多门类的实战项目,切实解决实际应用中的疑难问题。

 

干货+实战,您无需基础,就可以直接动手实验,获得宝贵的切身体验,后续基本上可实现自学成才!对于高校老师,通过此次培训,可进一步推动高等院校及企业单位相关教学及实践工作的开展,加强国内各高等院校及企业单位同行间的交流,同时欢迎专业方向学生以及有志于从事人工智能/高性能/云计算相关行业的相关人士参加。




 

·培训方式

 

1.课程讲授:由主讲团队理论讲授指导;

2.实战操作:在老师指导下,配以大量代码与实际案例,由学员实战操作练习,上机比例20%-40%

3.探讨交流:结合案例现场和微信群答疑解惑;




 

·培训内容

日期

模块



07/25

linux基础

linux基础

linux的安装

linux的基础操作

linuxhostsip地址配置

linux的网络

vim编辑器的使用

ssh免密登陆配置

linux的用户权限

linux的文件权限

环境安装

httpd服务器安装示例

python3.6的安装与测试

07/26

环境安装

keras的安装与测试

docker的安装与操作

k8skubeflow的基础

ansible安装k8s

kubeflow的基础操作

07/27

python基础

安装

python安装

模块

模块安装

模块引用

变量

局部变量

全局变量

基础函数用法

print

基础数学逻辑运算

while循环

for循环

if判断

函数

函数定义

函数参数

函数默认参数

文件读取

转义符

io模块

Class 

类的init功能

07/28

数据类型

元组

列表

多维列表

字典

编写模块

编写模块

引用编写的模块

Numpy

创建array

基础运算

索引

array合并

array分割

copy  deep copy

Pandas

选择数据

设置值

python实践

mnist读取与显示

图像绘制

07/29

CPU

OpenMP编程

OpenMP基础:概念介绍、环境搭建、基本用法、编程模型、性能分析

2OpenMP线程操作:线程同步、数据同步、多线程并发、并行循环计算详解

3OpenMP任务和数据处理:数据共享模式、作用范围制导语句、task指令的使用

4、深入了解OpenMP的内存模型和硬件基础

OpenMP上机实践:

1Hello_world、基本指令的使用、积分法计算PI

2、各种OpenMP指令实现并优化计算圆周率

07/30

MPI编程

并行机体系机构与编程模型概述

共享存储结构

共享地址空间

消息传递

数据并行

并行计算的模型与分析

并行执行时间评估模型

并行算法的效率特性

并行计算拓展性分析

MPI并行编程一

MPI基本概念与定义 

MPI运行环境

MPI基础:MPI程序初始化与终止、进程设置与获取、消息发送与接

进程间的通讯:通讯模式、阻塞与非阻塞通讯

上机实践

4 MPI并行编程二

 集合通信:数据广播、归约、分发、搜集、all to all 通讯、归约操作② MPI派生数据类型

 上机实践

07/31

GPU高性能计算

OpenACC编程基础与优化进阶

 OpenACC基础:概念,与CUDA区别,编译器,生态;

 OpenACC开发环境搭建配置

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

1判断并行性:Profile工具pgprof2并行化表达:2.引导关键字KernerlsParallel Loop3显式管理数据的拷贝:引导关键字Data4优化:统一内存管理,线程并行层级,collapsetile

OpenACC上机实操:1.   Hellow world2.矢量点乘;

08/01

CUDA编程基础与优化进阶

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;

CUDA开发环境搭建和工具配置;

CUDA优化进阶:线程组织调度,分支语句,访存优化,数据传输,原子操作;

GPU并行计算模式及案例分析:

 分析调试:parallel nsightvisual profilercuda-gdb

CUDA生态系统和相关专业领域软件介绍;

CUDA上机实操

1 Helloworld,向量加,cuda库的使用cuBLAScuFFT );

2 矩阵乘直方图卷积规约

08/02

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深度学习框架的GPU加速:TensorFlowCaffe等;

1.3 NVIDIA深度学习SDKcuDNNTensorRTNCCL, CUDA-X;

     1.4深度学习显卡选择;

GPU技术前沿

CUDA 10新特性

PascalVoltaTuring显卡新架构

08/03

计算机视觉

AI的前世今生

人工智能发展

计算机视觉发展

深度学习框架

Caffe

Caffe2

Pytorch

Tensorflow

Keras

MXNet

Theano

卷积神经网络介绍

神经网络

卷积

池化

常用CNN结构

mnist手写数据集分类实践

mnist手写数据集分类实践

无监督的自编码网络

压缩与解压

编码器

解码器

08/04

计算机视觉主流研究方向

分类任务

目标检测

语义分割

实例分割

特征识别

经典网络的使用

ResNet理论与实践

Mask RCNN理论与实践

 




 

·培训教师

 

刘老师

 

中国科学院系统,主要研究领域为高性能计算、并行编程、生物医学图像处理,拥有多年MPI/OpenMP/CUDA/OpenCL/OpenACC优化加速经验与大型项目移植优化经验。

 

段老师

 

在计算机网络,集群,大数据,虚拟化有着较深的研究,现任中科图云大数据云计算解决方案经理,曾负责大规模hadoop平台设计建设“k8s深度学习系统设计建设等解决方案

 

周老师

 

从事计算机视觉、电子技术、控制工程等方面研究。任中科图云AI解决方案经理,曾带领团队设计并完成单导联心电信号分析解决方案生物特征识别解决方案家庭用物联网解决方案变电站移动巡检机器人解决方案超声图像分割解决方案“DL-30激光测距解决方案等多方面多体系解决方案。




 

·培训对象

高等院校教学与课题研究难以开展的教师,实战水平欠缺的专业方向学生,各地企业单位、科研院所的计算技术开发人员,对人工智能/高性能计算/云计算感兴趣或注重学习和深造的相关人员。从事高性能计算、GPU加速、并行计算、CUDA编程、OpenCV、石油、气象、化工、人工智能、深度学习、计算机视觉、人脸识别、图像处理、行人检测、自然语言处理等领域相关的企事业单位技术骨干、科研院所研究人员和大专院校相关专业教学人员及在校研究生等相关技术人员。

 




·颁发证书

工业和信息化部颁发的证书。该证书可作为专业技术人员职业能力考核的证明,以及专业技术人员岗位聘用、任职、定级和晋升职务的重要依据。证书

注:

证书需另外收费,700/人。

请学员带一寸彩照2张(背面注明姓名)、身份证复印件一张。




 

·培训费用

698元(不含交通食宿)(可开发票,发票类型技术服务,培训)

 




十一:实验平台


自带笔记本上机,所需实验材料将提前通知






十二·周边环境/设施

 

1.周边景区

凤凰岭自然风景区

龙泉寺

阳台山自然风景区

鹫峰国家森林公园

圆明园

颐和园

2.周边美食

伊真味创意西北菜

渴望餐厅

小渔棠砂锅鱼

巴蜀王婆大虾

老城一锅羊蝎子

晶达园京味家常菜

羊大爷涮肉


3.周边住宿

北京稻香湖景酒店

朗丽兹西山花园酒店

北京时尚好家酒店

和颐至尚酒店

如家连锁酒店

汉庭连锁酒店

潇湘府商务酒店

 4.周边公司

龙芯中科技术有限公司

北京中科图云科技有限公司

中科睿芯科技有限公司中科雷欧联合实验室

中科智芯(北京)科技有限公司

中科编易(北京)科技有限公司

中科雷欧联合实验室

 

 

 

 


时间:07-25 09:30 - 08-04 17:00
地点:文松路1号龙芯产业园一号楼327会议室

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