Цикл будет посвящён демонстрации актуальных программных и аппаратно-программных решений и технологий на рынке разработок по искусственному интеллекту. Представители ведущих компаний-производителей расскажут о технологических новинках, поделятся актуальными и интересными задачами, которые они решают. У слушателей будет возможность задать интересующие их вопросы по тематике лекции сотрудникам таких компаний, как Intel, AMD, IBM, Nvidia, Huawei, Xilinx, Mellanox, Supermicro, Ангара.
Первая лекция «Обзор проектов Intel в области машинного обучения и систем AI: новые аппаратные платформы и оптимизация на программном уровне» состоится 3 октября в 18:30 на Физтехе в 519(1) аудитории Физтех.Арктики.
Intel, базовое предприятие Физтеха, активно развивает свои решения для различных задач в области глубокого обучения — от акселераторов нейронных сетей для машинного зрения, полевых устройств на IntelAtom и Intel Core, до серверных CPU Intel Xeon, FPGA и ЦОДов, как единой датацентрик-системы. Для практического перехода от этапа накопления данных — BigData, к этапу автоматизации их обработки на основе нейросетевых моделей, Intel развивает фреймворк BigDL, работающий на кластерах Apache Spark. Целью фреймворка является расширение применения тяжелых DL-моделей на массивных распределенных наборах данных.
Докладчиком выступит Михаил Цветков, лидер технической группы Intel в России. Максим закончил Физический факультет и аспирантуру по направлению Физика полупроводниковых приборов и микроэлектроника Воронежского Университета. Работал в подразделениях Intel Labs и Intel Architecture Group в Intel с 2008 года. Специализация — разработка пространственных структур обработки данных на FPGA и CPU.
В докладе будет рассказано о технологиях Intel, созданных для решения задач на каждом шаге большого AI проекта. Это новые устройства на базе Intel® 3D XPoint™, позволяющие расширять память стандартного сервера до терабайтных размеров, новые процессоры семейства Intel® Xeon®, Intel® Nervana™ Neural Network Processor и Intel® FPGA.
Вход свободный.
