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PAC大讲堂 | 并行计算进阶课程 7任务流-gnu并行库
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PAC大讲堂 | 并行计算进阶课程 6/7软件流水线并行优化
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PAC大讲堂 | 并行计算进课程 5/7更快的排序循环分块
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PAC大讲堂 | 并行计算进阶课程 4/7 循环优化
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PAC大讲堂 | 并行计算进阶课程 3/7访存优化
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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
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
第十章 前沿介绍及未来的展望：10.1 道德选择
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
9.2人工智能边缘计算应用 从边缘到云
9.1人工智能和边缘计算概述
第八章 Intel oneAPI介绍：8.2具体内容
第八章 Intel oneAPI介绍：8.1简介
第七章 分布式训练：7.2具体内容
第七章 分布式训练：7.1简介
第六章 实践课 – coding：6.2.进阶
第六章 实践课 – coding：6.1人工智能编程环境
第五章 实践课 – codeless：5.3 推荐系统
第五章 实践课 – codeless：5.2 预测性维护
第五章 实践课 – codeless：5.1.保险调查
第四章 常见模型介绍：44.3 推荐系统
第四章 常见模型介绍：44.2 语言类任务
第四章 常见模型介绍：4.1 视觉类任务
第三章 基本算子：3.8.循环神经网络
第三章 基本算子：3.7.多层感知机和卷积神经网络
第三章 基本算子：3.6.深度学习简介
第三章 基本算子：3.5.集成算法
第三章 基本算子：3.4.聚类模型
第三章 基本算子：3.3.决策树
第三章 基本算子：3.2 线性模型
第三章 基本算子：3.1 简介
第二章：2.2. 取得数据和数据探索，建模，验证与评估
第二章 人工智能项目周期：2.1. 问题定义
第一章 概念：1.2.1.道德法律问题
第一章 概念：1.2.2.对未来就业的影响
