巨量資料分析技術與應用

About this course

GPU(顯示卡)是目前機器學習、科學計算、巨量資料分析等領域中常用的運算輔助設備,只要有稍微良好的Nvidia顯示卡,就可以在桌機或是筆電上進行高效能的平行計算處理,幫忙提升運算效能。本課程是介紹如何利用CUDA的程式語言來驅動GPU進行計算。

課程分為三個部分,第一是學習CUDA基本語法,完成後可以撰寫簡單的運算。第二部分是講授如何讓GPU中不同運算單元溝通,對於比較複雜的運算必須透過這些語法完成。第三部分是效能優化的技巧,讓CUDA的程式可以盡可能的發揮GPU的運算效能。
已經有程式背景,並且對於效能優化有興趣的學員。
C/C++程式語言

Instructors

李哲榮

李教授的研究領域為科學計算、高效能計算、和雲端計算。李教授的團隊之前有參與許多巨量資料技術相關的計畫,包括科技部的「知識發掘技術及其在巨量行動視訊和醫療資訊之應用」、「城市計算平台之研發」、「針對生活輔助之環境感知穿戴式應用」、「金融風險管理的高效率演算法之分析與設計」及「巨量資料規劃推動先導計畫」。業界相關計畫包括與資策會合作的「海量電網資料壓縮與查詢」、與工研院合作的「雲端視訊資料處理平台」、與台積電合作的「快速巨量資料相關性計算」和「巨量資料處理」等等。李教授的團隊在這些計畫中,針對不同的應用情境,研發和改良各種不同的資料分析工具,包括的深度學習的優化與效能調教、IOT與串流資料的處理系統、GPS軌跡分析與相關性研究、視訊壓縮與處理等等,其中特別的是結合GPU的計算加速資料處理的性能,將GPU應用到各領域的計算加速。李教授並獲的Nvidia連續六年頒贈GPU Center Of Excellence (GPU卓越中心)的榮譽。

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