超级公开课NVIDIA专场第八讲预告|如何利用最强GPU搭建医疗人工智能计算平台?

梁 家祥公开课2018/07/02

人工智能在医疗领域的发展主要依赖于算法、计算力和数据资源,随着深度学习的发展,算法已经不再是智能医疗领域的壁垒 […]

人工智能在医疗领域的发展主要依赖于算法、计算力和数据资源,随着深度学习的发展,算法已经不再是智能医疗领域的壁垒,算力和医疗大数据正在成为影响智能医疗发展的关键性因素。医疗数据的专业性、信息复杂性,使得医疗数据的处理需要巨大的计算力,而优质的医疗数据也直接决定着深度学习模型训练之后的性能。

希氏异构是一家从事AI医疗领域的创业公司,专注于CT、超声、皮肤、心电等医疗领域的AI应用技术研发,尤其是在消化内镜AI技术方面。今年6月8日,希氏异构推出了专用于医学图像人工智能技术的超算平台“神农一号”。神农1号I期基于64个NVIDIA Tesla V100GPU超算训练平台,训练ImageNet模型只需要52分钟,而传统的单GPU训练平台通常需要两天左右的时间,其运行的NovuMind自主研发的超算并行训练软件具有在1024个GPU系统上保持90%的线性加速。配合高速网络、独特的系统设计、独到的算法和软件的优化,整个神农一号系统能够非常高效的完成各种医疗人工智能的训练任务。

7月3日晚上8点,作为NVIDIA合作伙伴,希氏异构人工智能首席科学家周斌将加入智东西「深度学习」社群就《如何利用最强GPU搭建医疗人工智能计算平台》进行系统讲解,这也将是希氏异构首次解密医疗图像AI领域最强超级计算机。此次希氏异构人工智能智能首席科学家周斌的讲解,也是智东西公开课推出的超级公开课NVIDIA专场的第八讲。7月份,超级公开课NVIDIA专场还将会有三场讲解。

课程信息

主题:如何利用最强GPU搭建医疗人工智能计算平台——医疗图像AI领域最强超级计算机首次解密
导师:希氏异构人工智能首席科学家周斌
时间:7月3日20点
地点:智东西旗下「深度学习」社群
提纲:
1,医学AI的发展历程
2,深度学习与GPU的平行运算
3,希氏异构医学超算平台
4,AI赋能医疗,推动产业变革

讲师介绍

周斌博士:NovuMind异构智能中国区总裁,希氏异构人工智能首席科学家。周斌先生现任山东大学教授,兼任北京航天航空大学人工智能专业特聘教授,曾任中国科学技术大学客座研究员。目前带领NovuMind融合大数据、深度学习、高性能计算和异构计算能力,让智能应用从云端延展至终端,为智能物联网(Intelligent Internet of Things)赋能。周斌先生毕业于清华大学,并取得本科、硕士及博士学位,美国GMU大学获得计算机硕士学位,以高速信号和图像处理为主要研究方向,涵盖包括传感器(视觉、红外、雷达、激光等)信号采集,异构系统(包括GPU,FPGA,CPU等)高性能深度学习处理系统架构,以及基于深度学习的目标检测、分类、识别和跟踪等研究。累计发表论文20余篇,拥有国际专利2项,国内专利7项,软著3篇,承担项目10余项,其中包括国家海洋局海洋公益性行业科研专项,为我国首创的结合高分辨率高光谱系统和激光雷达系统的对海探测项目;基于GPU的高效能复杂环境仿真方法研究,获得总装备部装备预研基金重点项目支持。作为异构计算和深度学习方面的专家,研发了大量核心算法和处理系统,包括基于深度学习设计的VIP识别系统、人脸检测识别系统和视频处理系统,获得工业界投资和应用; 成为全球第12位,中国唯一的NVIDIA CUDA Fellow以及NVIDIA DLI认证讲师、IVA/CV导师。

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