●你以为训练BERT-Base还要50多个小时吗？
●你以为训练Deep Voice 3的吞吐量只有不到200吗？
●你以为训练VAE概率模型还需要超过1小时吗？
AI计算真的是你以为的那样吗？
在全球新常态下，人工智能计算正处于迅猛发展的阶段，尤其在计算机视觉和自然语言处理等领域，势头尤为惊人。但是随着越来越精密、复杂的模型的推出，提供标量计算的CPU和矢量计算的GPU已经无法满足面向计算图的AI计算所需的大量算力。
Graphcore从零设计了专门适用于算力密集型的机器学习和深度学习任务的IPU智能处理器，其第二代IPU (Mk2 IPU) 凝聚了计算、数据、通信三大颠覆性技术，构建了其无与伦比的大规模并行运算能力。
8月20日（周四）下午3点，Graphcore举办线上研讨会，深度解析Mk2 IPU中的革新性技术及在大规模AI计算中的应用，为创新者提供创新思路，助力创新者迎接挑战，并取得全新突破。
演讲嘉宾
罗旭
罗旭是Graphcore中国的技术应用总负责人，专注于AI案例在行业中的应用。罗旭至今已在机器学习与数据中心领域从业15年，热衷于帮助AI客户和研究者突破创新瓶颈，无数次帮助客户推进AI应用在不同场景的商业化落地，助力客户取得成功。
凝聚三大颠覆性尖端科技，IPU全面升级
！亮点抢先看！
计算
·技术层面全方位剖析如何实现8倍系统级性能和2倍峰值算力
数据
·IPU Exchange Memory全新数据存储方式独特设计大揭秘，释放存储空间，供算法模型权重和激活
·Mk2 IPU 如何支持BERT-Large这样的超大模型？
通信
·解析IPU-Fabric架构，机架间通信的全新设计助力大规模横向扩展
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