现代“深度学习”正面临的数据集规模和模型复杂程度不断增加的挑战。因此，要想卓有成效且高效地训练模型，需要有强大的计算能力。学习在深度学习模型训练期间在多个 GPU 之间分配数据，使得更多基于深度学习应用开发成为可能。
此外，有效使用配备多个 GPU 的系统可缩短训练时间，从而加快应用开发速度并进一步缩短迭代周期。能够使用多个 GPU 执行训练的团队将具有更大的优势，可以在更短的时间内构建基于更多数据进行训练的模型，大幅提高工程师的工作效率。
此课程将为您讲解如何应用各种技术在多 GPU 上进行数据并行的深度学习训练，以缩短数据密集型应用所需的训练时间。通过使用深度学习工具、框架和工作流来运作神经网络训练，您将学习如何通过将数据分配到多个 GPU 来缩短模型训练时间，同时保持单个 GPU 上的训练准确性。
下载课程大纲 (PDF 294 KB)
课程时长：8 小时，课后 6 个月内可以继续使用课件和实验
课程模式：讲师实时授课，每位学员可使用云端完全配置的 GPU 加速工作站实验练习
价格：
预备知识：
技术：PyTorch、PyTorch 分布式数据并行、NCCL
课程测评问题类型：基于技能的编码测试，评估学员在多个 GPU 上训练深度学习模型的能力
培训证书： 成功完成本课程和测试后，学员将获得 NVIDIA DLI 培训证书，证明在相关领域的能力，为职业发展提供证明
学习此课程的硬件要求：您需要一台笔记本电脑或台式机，且能够运行最新版 Chrome 或 Firefox 浏览器。我们为您提供在云端完全配置的 GPU 加速工作站的专用访问权限
课程语言：中文
模型并行 —— 构建和部署大型神经网络 2022 年 11 月 17 日（星期四）凌晨 1:00 至上午 9:00（北京时间）
加速计算基础知识 – CUDA C/C++ 2023 年 1 月 12 日（星期四）凌晨 1:00 至上午 9:00（北京时间）
用于工业检测的计算机视觉 2023 年 1 月 19 日（星期四）凌晨 1:00 至上午 9:00（北京时间）
8 学时 | 中文 | 收费培训 | PyTorch, Megatron-LM, DeepSpeed, Slurm, Triton Inference Server, NVIDIA Nsight™
有培训证书
8 学时 | 中文 | 收费培训 | PyTorch, Pandas, NVIDIA NeMo ™, NVIDIA Triton ™ 推理服务器
8 学时 | 中文 | 收费培训 | CuDF, CuPy, TensorFlow 2, NVIDIA Triton 推理服务器
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