英特尔® 优化版人工智能开源框架主要集中讲解如何在第二代英特尔® 至强® 可扩展平台采用英特尔优化的深度学习框架及优化设置来充分发挥计算潜能,提升深度学习的性能。在原理介绍的基础上还增加了丰富的实战演示,以Resnet50和U-NET模型为例,为大家展示了如何通过一步步的优化在第二代英特尔® 至强® 可扩展平台上达到数倍的性能提升。
13:30-14:00
实战专题介绍及暖场
14:00-14:30
英特尔® 人工智能技术分享——基于英特尔® 至强® 可扩展处理器的优化
赵玉萍英特尔人工智能方案架构师
14:30-15:00
提升英特尔® 至强® 可扩展平台上的TensorFlow*深度学习推理性能
张建宇英特尔人工智能软件技术咨询工程师
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基于英特尔® 至强® 可扩展平台的迁移学习
张建宇英特尔人工智能软件技术咨询工程师
15:30-16:00
在英特尔® 至强® 可扩展平台平台上加速ResNet50模型
张建宇英特尔人工智能软件技术咨询工程师
16:00-16:30
英特尔® 至强® 可扩展平台上对医疗图像分割算法(U-Net)的优化
许劲英特尔人工智能软件技术咨询工程师
16:30-17:00
英特尔® Deep Learning Boost加速深度学习推理
张建宇英特尔人工智能软件技术咨询工程师