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AI-GPU

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简介:实训台架与科研课程规划 实训台架概览 名称:AI-GPU实训台架 主题:GPU算力在AI发展中的创新应用 平台组成: 平台5.1:端侧算力GPU平台 - Nvidia Jetson系列,专为边缘计算与AI推理设计,提供高效能、低功耗的GPU解决方案。 平台5.2:私有化推理平台 - 搭载华为910B或Nvidia P40/4090等高端GPU,为企业级用户...
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型 号 PXF3593
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实训台架与科研课程规划

实训台架概览

名称:AI-GPU实训台架

主题:GPU算力在AI发展中的创新应用

平台组成

  • 平台5.1:端侧算力GPU平台 - Nvidia Jetson系列,专为边缘计算与AI推理设计,提供高效能、低功耗的GPU解决方案。
  • 平台5.2:私有化推理平台 - 搭载华为910B或Nvidia P40/4090等高端GPU,为企业级用户提供高性能、安全可靠的私有化AI推理服务。
  • 平台5.3:服务器训练平台 - 配备两台以上Nvidia A100 GPU,支持大规模并行计算,加速深度学习模型的训练过程。


科研课程规划

课程一:《智能车联网-端侧GPU算力架构设计与应用》

  • 内容概述:本课程将深入探讨端侧GPU算力架构在智能车联网中的应用,包括架构设计原则、GPU选型与优化策略、端侧推理算法实现等。通过案例分析与实践操作,学生将掌握如何在资源受限的端侧设备上高效利用GPU算力,实现智能化功能的部署与优化。

课程二:《智能车联网-私有化部署GPU算力架构设计与实现》

  • 内容概述:本课程将专注于私有化部署场景下的GPU算力架构设计,涵盖GPU资源分配、安全隔离、负载均衡等关键技术。学生将学习如何根据业务需求构建高效、可靠的私有化推理平台,并掌握GPU性能调优与故障排查方法。

课程三:《智能车联网-网络化训练推理GPU算力架构设计与优化》

  • 内容概述:本课程将围绕网络化训练与推理场景下的GPU算力架构设计展开,重点介绍分布式训练框架、数据并行与模型并行策略、网络通信优化等关键技术。学生将了解如何通过网络化架构实现GPU算力的最大化利用,同时掌握训练与推理过程中的性能监测与优化方法。

通过这一系列课程的系统学习,学生将全面掌握GPU算力在智能车联网中的创新应用与架构设计技能,为未来从事相关领域的研究与开发工作奠定坚实基础。

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AI-GPU
该文章系原厂商文章翻译,不通之处请参考原文
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