EL Instituto Internacional de Neurociencias Edmond y Lily Safra (IIN-ELS) y el NVIDIA[Nombre de la empresa], líder mundial en gráficos por computadora e inteligencia artificial, se ha asociado para organizar un evento especial. Una sesión de capacitación práctica sobre los temas de... computación de alto rendimiento e inteligencia artificial Se desarrollará el día 25 de julio de 2018, dirigido a estudiantes de Programa de Postgrado en Neuroingeniería.
El evento se llevará a cabo en Macaíba (RN), en la sede del IIN-ELS, y constará de dos partes diferenciadas:
Laboratorio práctico: “OpenACC – 2X en 4 pasos”
Horario: 9:30 a. m. - 12:00 p. m.
Los participantes aprenderán a acelerar el software C/C++ o Fortran utilizando OpenACC para aprovechar al máximo la arquitectura masivamente paralela de las GPU de NVIDIA. OpenACC es un método basado en directivas de compilación, donde el usuario proporciona indicaciones al compilador para acelerar su código, en lugar de escribir él mismo el código acelerador.
En 90 minutos se mostrará un proceso de cuatro pasos para acelerar aplicaciones utilizando OpenACC:
– Caracterización y definición de perfiles de aplicación;
Dónde y cómo agregar directivas de compilación;
– Añadir directivas para optimizar el movimiento de datos;
– Optimiza aún más tu código mediante la parametrización del kernel.
Presentación: "Nueva plataforma NVIDIA para computación de alto rendimiento e inteligencia artificial"
Horario: 14:00 - 15:30
El aprendizaje profundo (DL) es una técnica de aprendizaje automático (ML) que ha impulsado avances en diversos flujos de trabajo industriales, comerciales y científicos. La nueva plataforma de inteligencia artificial de NVIDIA, compuesta por hardware y software, proporciona la potencia computacional necesaria para los recientes avances en aprendizaje profundo.
Volta, la arquitectura de GPU más reciente y avanzada de la compañía, fue diseñada específicamente para las cargas de trabajo de computación de alto rendimiento necesarias para entrenar e inferir redes neuronales profundas con grandes cantidades de datos de entrenamiento. Es la primera arquitectura de GPU que incluye núcleos tensoriales (TC), unidades de procesamiento diseñadas para operaciones tensoriales de ultra alta velocidad.
La última versión del lenguaje CUDA (versión 9) y los SDK de NVIDIA se han mejorado para incluir algoritmos especializados y altamente optimizados que aprovechan al máximo el potencial de las GPU en tareas de entrenamiento e inferencia de redes neuronales profundas (DNN) en todos los marcos de aprendizaje profundo, como TensorFlow, CNTK, Caffe, etc. Se puede utilizar de forma eficiente una amplia variedad de datos para el entrenamiento, incluyendo texto, audio, imágenes y vídeo. Este nuevo modelo de computación está ofreciendo excelentes resultados en visión artificial, procesamiento del lenguaje natural, traducción de idiomas, reconocimiento de voz, sistemas de recomendación, logística, vehículos autónomos y robótica.