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人工智能、自动驾驶、深度学习、云计算、语义理解、图像识别等技术的蓬勃发展和不断革新，都离不开海量数据的支撑，人们对算力的要求正变得越来越高。
英伟达作为全球人工智能计算龙头企业，自10年前开创性的推出 CUDA GPU 计算平台以来，NVIDIA GPU 的每一次更新换代都将应用程序性能和能效推升到更高水平，同时还新增若干重要的计算功能，并简化 GPU 编程难度。如今，NVIDIA GPU 为上千个高性能计算 (HPC)、数据中心和机器学习应用程序提供加速动力。NVIDIA GPU已成为推动人工智能的领先计算引擎。
在HPC和深度学习领域，英伟达扮演着重要角色。今年5月，英伟达在2017年度GPU技术大会上，发布了基于最新Volta架构的Tesla V100 GPU加速器。Tesla V100基于最新的NVIDIA Volta GV100 GPU平台研发，采用台积电12nmFFN工艺，在815平方毫米的硅片上集成211亿个晶体管，5120个CUDA单元，640个Tensor单元，可在单一GPU上提供相当于100个CPU的性能，助力数据科学家、研究人员和工程师攻克曾经无法逾越的算力鸿沟。
本期英伟达公开课将于12月21日（周四）晚8点开课，主讲导师为NVIDIA高级解决方案架构师、NVIDIA DLI授权吴磊，主题为《如何为深度学习和HPC提供更高算力》，将对最快GPU NVIDIA Tesla V100进行深度。当然，这已经是智东西组织的第二期英伟达公开课，第一期是在今年3月20日，主讲导师为NVIDIA(英伟达)大中华区高性能计算及Applied Deep Learning部门技术总监赖俊杰博士，主题为《AI浪潮来袭，如何搭建适合自己的深度学习平台？》。
此前，我们也陆续邀请到来自大疆创新、京东（灵隆科技）、优必选、等各细分领域巨头的讲过4场公开课，分别聚焦于无人机的行业应用、智能音箱、服务机器人落地和高精地图。此外，也与Amazon一起组织过二场公开课，对智能产品网购趋势以及智能家居初创出海进行了。
吴磊，NVIDIA高级解决方案架构师/NVIDIA DLI授权，负责AI City行业相关的技术售前和产品解决方案；2008年毕业于理工大学电子工程系，硕士，研究领域为信号与信息处理；2011年开始从事基于CUDA的GPU开发工作，有超过五年的GPU加速相关产品研发经验；精通Kepler，Maxwell，Pascal，Volta 等GPU体系架构，熟悉从HPC到Deep Learning等领域在GPU上的加速应用，精通CUDA算法移植和优化，熟悉NVIDIA深度学习生态工具链。
2、添加公开课联络员“智小西（zhidxrobot）”为好友，提交工作名片，并分享公开课海报。本期公开课设置了主群，将直接入群讲课。如果希望加入主群听课，请填写主群申请表：。
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本文由 790游戏（www.790.kim）整理发布
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