视频资料
PAC大讲堂2024 | QE编译与调优
QE编译与调优
PAC大讲堂2024 | 鲲鹏编译调试插件HPC调试功能介绍
鲲鹏编译调试插件HPC调试功能介绍
PAC大讲堂2024 | 华为鲲鹏处理器介绍
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PAC大讲堂2024 | 鲲鹏数学库介绍
鲲鹏数学库介绍
PAC大讲堂2024 | 高性能计算应用性能工程
高性能计算应用性能工程
PAC大讲堂2024 | 毕昇编译器介绍与优化指南
毕昇编译器介绍与优化指南
PAC大讲堂 | 并行计算进阶课程 7任务流-gnu并行库
并行计算进阶课程 7-7任务流-gnu并行库
PAC大讲堂 | 并行计算进阶课程 6/7软件流水线并行优化
并行计算进阶课程 6/7软件流水线并行优化
PAC大讲堂 | 并行计算进课程 5/7更快的排序循环分块
并行计算进课程 5/7更快的排序循环分块
PAC大讲堂 | 并行计算进阶课程 4/7 循环优化
并行计算进阶课程 4/7 循环优化
PAC大讲堂 | 并行计算进阶课程 3/7访存优化
并行计算进阶课程 3/7访存优化
PAC大讲堂 | 并行计算进阶课程 2/7并行程序的插装分析
并行计算进阶课程 2/7并行程序的插装分析 精度量化和误差分析
PAC大讲堂 | 并行计算进阶课程 1/7性能分析工具
并行计算进阶课程 1/7性能分析工具
PAC大讲堂专家培训课2/3
2022 PAC 优化赛题回顾及优化技巧
PAC大讲堂专家培训课2/3
使用SYCLomatic 与DPCT进行SYCL代码迁移
PAC大讲堂专家培训课1/3
oneAPI异构计算SYCL编程概览
高性能计算前沿技术培训之PAC大讲堂6/6
基于优化报告准备及解读、PAC往届赛题回顾、计算环境登录及操作步骤等方面进行分享。
高性能计算前沿技术培训之PAC大讲堂5/6
基于海洋数值预报模式性能优化实例、Intel GPU上的软件优化等内容进行分享。
高性能计算前沿技术培训之PAC大讲堂4/6
基于CMCC云服务计算平台、英特尔编译及性能分析、优化工具、操作步骤与示例等方面进行分享。
高性能计算前沿技术培训之PAC大讲堂3/6
基于“oneAPI DPC++/C++ Compiler入门”、“oneAPI异构计算SYCL新功能”进行分享。
高性能计算前沿技术培训之PAC大讲堂2/6
基于“oneAPI异构计算编程模式”、“oneAPI 数学核心库(oneMKL)”进行分享。
高性能计算前沿技术培训之PAC大讲堂1/6
本讲座包含高性能计算概述,讨论高性能计算的特征、对硬件和网络的要求及相关应用和发展趋势。
第十章 前沿介绍及未来的展望:10.2 未来展望
PAC大讲堂之AI+X系列课程
第十章 前沿介绍及未来的展望:10.2 前沿成果
PAC大讲堂之AI+X系列课程
第十章 前沿介绍及未来的展望:10.1 道德选择
PAC大讲堂之AI+X系列课程
9.4.OpenVINO工具包和AIOT智联万物
PAC大讲堂之AI+X系列课程 第九章 边缘计算及其应用
9.3人工智能边缘计算应用 - 边缘AI基础设施和云
PAC大讲堂之AI+X系列课程 第九章 边缘计算及其应用
9.2人工智能边缘计算应用 从边缘到云
PAC大讲堂之AI+X系列课程 第九章 边缘计算及其应用
9.1人工智能和边缘计算概述
PAC大讲堂之AI+X系列课程 第九章 边缘计算及其应用
第八章 Intel oneAPI介绍:8.2具体内容
PAC大讲堂之AI+X系列课程
第八章 Intel oneAPI介绍:8.1简介
PAC大讲堂之AI+X系列课程
第七章 分布式训练:7.2具体内容
PAC大讲堂之AI+X系列课程
第七章 分布式训练:7.1简介
PAC大讲堂之AI+X系列课程
第六章 实践课 – coding:6.2.进阶
PAC大讲堂之AI+X系列课程
第六章 实践课 – coding:6.1人工智能编程环境
PAC大讲堂之AI+X系列课程
第五章 实践课 – codeless:5.3 推荐系统
PAC大讲堂之AI+X系列课程
第五章 实践课 – codeless:5.2 预测性维护
PAC大讲堂之AI+X系列课程
第五章 实践课 – codeless:5.1.保险调查
PAC大讲堂之AI+X系列课程
第四章 常见模型介绍:44.3 推荐系统
PAC大讲堂之AI+X系列课程
第四章 常见模型介绍:44.2 语言类任务
PAC大讲堂之AI+X系列课程
第四章 常见模型介绍:4.1 视觉类任务
PAC大讲堂之AI+X系列课程
第三章 基本算子:3.8.循环神经网络
PAC大讲堂之AI+X系列课程
第三章 基本算子:3.7.多层感知机和卷积神经网络
PAC大讲堂之AI+X系列课程
第三章 基本算子:3.6.深度学习简介
PAC大讲堂之AI+X系列课程
第三章 基本算子:3.5.集成算法
PAC大讲堂之AI+X系列课程
第三章 基本算子:3.4.聚类模型
PAC大讲堂之AI+X系列课程
第三章 基本算子:3.3.决策树
PAC大讲堂之AI+X系列课程
第三章 基本算子:3.2 线性模型
PAC大讲堂之AI+X系列课程
第三章 基本算子:3.1 简介
PAC大讲堂之AI+X系列课程
第二章:2.2. 取得数据和数据探索,建模,验证与评估
PAC大讲堂之AI+X系列课程
第二章 人工智能项目周期:2.1. 问题定义
PAC大讲堂之AI+X系列课程
第一章 概念:1.2.1.道德法律问题
PAC大讲堂之AI+X系列课程
第一章 概念:1.2.2.对未来就业的影响
PAC大讲堂之AI+X系列课程
第一章 概念:1.2.应用场景
PAC大讲堂之AI+X系列课程
第一章 概念:1.1.5. 人工智能的突破与第二次繁荣
PAC大讲堂之AI+X系列课程