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首页 > 商务会议 > IT互联网会议 > GPU并行编程C/C++,Matlab,Python北京12月多语言框架高性能课程2019(北京班) 更新时间:2019-12-02T16:33:31

GPU并行编程C/C++,Matlab,Python北京12月多语言框架高性能课程2019(北京班)
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GPU并行编程C/C++,Matlab,Python北京12月多语言框架高性能课程2019(北京班)

会议时间:2019-12-14 09:00至 2019-12-18 17:00结束

会议地点: 北京  详细地址会前通知   周边酒店预订

会议规模:500人

主办单位: 北京中科图云科技有限公司

发票类型:增值税专用发票 增值税普通发票 增值税普通发票
领取方式:会前快递 会后快递 现场领取 
发票内容: 会议费 会务费 培训费 技术培训费 
参会凭证:电子票 邮件/短信发送参会通知

门票名称单价截止时间数量
培训费 含报名费、培训费、材料费、资料费,不含证书费,提供食宿参考、费用自理 ¥5980.0 报名结束还剩 5天22小时

会议通知

会议内容 主办方介绍


GPU并行编程C/C++,Matlab,Python北京12月多语言框架高性能课程2019(北京班)

GPU并行编程C/C++,Matlab,Python北京12月多语言框架高性能课程2019(北京班)宣传图

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并行学院多语言框架高性能GPU并行编程 C/C++,Matlab,Python课程

培训简介

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。传统HPC的三门语言C/C++/Fortran依然展现了顽强的生命力,面对日益更新的语言框架需求,Python/Matlab同样存在很大的优化空间。

 

由北京并行科技股份有限公司与中科院计算所西部高等技术研究院联合主办、北京中科图云科技有限公司与北京安控冠博科技有限公司协办的“多语言框架高性能GPU并行编程--C/C++,Matlab,Python”培训将于2019年12月14日-18日在北京·并行学院举办,本次培训精讲HPC的GPU并行编程,首次开设Python HPC和Matlab HPC模块。

 

主办单位:北京并行科技股份有限公司、中科院计算所西部高等技术研究院

协办单位:北京中科图云科技有限公司、北京安控冠博科技有限公司

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培训目的

现有硬件资源最大化利用,提供多种并行优化方案组合策略,提高并行程序设计与开发水平,熟悉常见的并行计算模式,了解主流GPU加速解决方案;实际体验高性能计算环境,能够应对主流的超算环境;提供符合自身特点的工程计算解决方案,了解高性能计算和深度学习应用场景。

培训日期

培训日期:2019年12月14日~18日  9:00-12:00   14:00-17:00

培训地点:北京·并行学院

温馨提醒:请务必自备电脑

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会议日程

(最终日程以会议现场为准)


培训内容

GPU并行编程:OpenACC+CUDA

GPU高性能计算——OpenACC编程基础与优化进阶

1、 OpenACC基础:概念,与CUDA区别,编译器,生态;

2、 OpenACC开发环境搭建配置;

3、 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

     3.1判断并行性:Profile工具pgprof;

3.2并行化表达:引导关键字Kernerls和Parallel Loop;

3.3显式管理数据的拷贝:引导关键字Data;

3.4优化:统一内存管理,线程并行层级,collapse,tile

OpenACC上机实操:

1.   Hellow world;

2.矢量点乘;

GPU高性能计算——CUDA编程基础与优化进阶

1、 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;

2、 CUDA开发环境搭建和工具配置;

3、 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;

4、 GPU并行计算模式及案例分析:

    分析调试:parallel nsight,visual profiler,cuda-gdb;

5、 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(cuBLAS、cuFFT );

2、 矩阵乘,直方图,卷积,规约;

大规模并行开发:多GPU开发

1、 GPU异步编程,多GPU编程(混合OpenMP和MPI)及调试调优工具;

2、 OpenACC互操作性:OpenMP,MPI,CUDA;

OpenACC上机实操:

1、 Jacobi迭代

GPU高性能计算——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:TensorFlow,Caffe等;

1.3 NVIDIA深度学习SDK:cuDNN,TensorRT,NCCL;

     1.4深度学习显卡选择;;

GPU技术前沿

1、 CUDA 10新特性

2、 Pascal,Volta,Turing显卡新架构

Matlab HPC

Matlab程序基础

(基础语法)

Matlab基本用法,编程语法,matlab工具箱等

Matlab程序性能评估

tic,toc,cputime,clock()

tic(),toc(),cputime(),clock()等相关函数

基于多核处理器的matlab程序加速

任务并行

Matlab线程池的申请和释放,

基于perfor的多线程加速

基于perfevel的多线程并行

数据并行

基于并行计算工具箱的matlab加速

Matlab内置gpu函数,

parallel computing toolbox

Matlab与c/c++接口

MEX库API

MEX库相关函数

利用MEX实现matlab和c语言混编

基于CUDA的matlab加速

基于CUDAkernel,MEX的matlab加速

Python HPC

并行计算

应用场景

并行计算环境

并行算法及相关问题

并行化

Python基础

Python简介(What&Why)

数据类型(num、string、list、dictionary)

输入输出

循环

函数

Numpy模块

Array&Array Operations

线性运算

threading模块

定义一个线程

确定当前线程

实现一个线程

使用queue进行线程通信

multiprocessing模块

产生一个进程

给进程命名

后台运行一个进程

kill一个进程

在子类中使用进程

使用进程池

Mpi4py模块

并行hello

点对点通讯

避免锁死问题

Pycuda模块

Hello GPU

GPU&CPU

² 获得并行超算云账号及2000核时,进行免费试算;

² 获得培训使用工具一个;

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会议嘉宾

(最终出席嘉宾以会议现场为准)


培训讲师

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。


谢老师

中科院计算所工程师,长期从事并行优化工作,有流体力学,医学图像处理等多个方向的优化经验。


周老师

中科图云AI事业部解决方案经理。在控制工程、计算机视觉、电子技术等方面有深入研究,曾带领团队设计并完成“单导联心电信号分析解决方案”“家庭物联网解决方案”、“变电站移动巡检机器人解决方案”、“髋关节超声图像分割解决方案”、“DL-30激光测距解决方案”等多体系综合解决方案。

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参会指南

会议门票


会务费:5980元/人,含报名费、培训费、材料费、资料费,不含证书费,提供食宿参考、费用自理

培训通知:培训当天领取纸质版盖章通知

培训证书(550元/人)

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。

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温馨提示
酒店与住宿: 为防止极端情况下活动延期或取消,建议“异地客户”与1分快3彩票—3分快3邀请码客服确认参会信息后,再安排出行与住宿。
退款规则: 活动各项资源需提前采购,购票后不支持退款,可以换人参加。

还有若干场即将举行的 Python大会

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会议地点

部分参会单位

主办方没有公开参会单位

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