为什么说分布式技术是深度学习的加速器？

身处“数据爆炸”时代，每天都在产生大量数据，数据和深度学习模型之间的关系也是相辅相成。大数据量促进深度学习技术的发展，同时模型变大后也需要更多数据来训练，以前的单机训练逐渐变成了集群训练。

深度学习的应用范围日益受到数据量和模型规模的限制。如何才能高效地进行深度学习模型训练呢？

分布式技术是深度学习技术的加速器。

同时利用多个工作节点，分布式地、高效地训练出性能优良的神经网络模型，能够显著提高深度学习的训练效率、进一步增大其应用范围。

《首席AI架构师——分布式高性能深度学习实战培养计划》，力图从更宽的视角，梳理清楚深度学习框架、AI应用、部署上线的整个环节，让你在AI职业规划上可以多一些选择。

课程还会通过 对系统底层原理和算法的深度挖掘 ，提高你的认知水平，让你在行业中更具竞争力。

在追求极限性能的发展之路上，模型不可避免的越来越大，诞生了GPT3这种超过千亿参数的巨无霸模型。超大模型如何训练，如何部署都是异常棘手的问题。

本课程力图 通过对国内外顶尖开源框架算法的梳理和实践， 让学员能够 对分布式训练原理及技术有更为清晰的认知， 能够在遇到相关问题时找到合理的解决方案，做好技术选型。

课程会针对 Tensorflow、Pytorch、PaddlePaddle、TNN等框架，底层图编译优化，分布式并行计算通信优化，存储优化等， 多个方面的讲解，帮助你的更好的认识并适应新框架带来的变化，加深对框架的技术把控能力。

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《首席Ai架构师》

分布式高性能深度学习实战培养计划

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知识拓展、更多收获

01 专业的论文解读

在课程里，我们每1-2周会安排一篇经典论文供学员阅读，之后由老师帮助解读。   

▲节选至部分论文安排

02 行业案例分享

训练营过程中会邀请合作的专家来分享行业案例以及技术解决方案。

下面是一场源自曾博士的分享↓↓↓

《Google YouTube 基于深度学习的视频推荐》

嘉宾简介：曾博士

计算机视觉，机器学习领域专家

先后在CVPR，ACMMM，TPAMI，SCI 期刊，EI 会议等发表超过30篇论文

▲专家直播分享

03 额外服务

1）GPU每月50小时使用权；

2）优秀学员奖学金，最高金额为2000；

3）小群答疑，五名学员+一名答疑助教（或主讲老师）+一名作业批改老师+一名班主任；

4）面试指导及内推，往期学员面试经验分享；

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