英特爾® 優(yōu)化版人工智能開源框架主要集中講解如何在第二代英特爾® 至強® 可擴展平臺采用英特爾優(yōu)化的深度學習框架及優(yōu)化設置來充分發(fā)揮計算潛能,提升深度學習的性能。在原理介紹的基礎上還增加了豐富的實戰(zhàn)演示,以Resnet50和U-NET模型為例,為大家展示了如何通過一步步的優(yōu)化在第二代英特爾® 至強® 可擴展平臺上達到數倍的性能提升。
13:30-14:00
實戰(zhàn)專題介紹及暖場
14:00-14:30
英特爾® 人工智能技術分享——基于英特爾® 至強® 可擴展處理器的優(yōu)化
趙玉萍英特爾人工智能方案架構師
14:30-15:00
提升英特爾® 至強® 可擴展平臺上的TensorFlow*深度學習推理性能
張建宇英特爾人工智能軟件技術咨詢工程師
15:00-15:30
基于英特爾® 至強® 可擴展平臺的遷移學習
張建宇英特爾人工智能軟件技術咨詢工程師
15:30-16:00
在英特爾® 至強® 可擴展平臺平臺上加速ResNet50模型
張建宇英特爾人工智能軟件技術咨詢工程師
16:00-16:30
英特爾® 至強® 可擴展平臺上對醫(yī)療圖像分割算法(U-Net)的優(yōu)化
許勁英特爾人工智能軟件技術咨詢工程師
16:30-17:00
英特爾® Deep Learning Boost加速深度學習推理
張建宇英特爾人工智能軟件技術咨詢工程師