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奔走相告、今晚直播:老石|自動駕駛技術的過去、現在和未來(10月20日晚8點)

2022-10-20 10:33 作者:超級云講堂  | 我要投稿

由于系統(tǒng)維護改不了房間名,《AI奇妙夜》第一期詳細內容預告請看這里

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AI奇妙夜第一期


科技的進步由懶人來推動,解放雙手成為這個時代發(fā)展的目標,這一次的革命,目標是駕駛汽車。想象一下未來出行,點一杯奶茶,看一部電影,淺睡一會,醒來就是目的地,旅途的辛勞一下子就緩解了不少!甚至還可以和朋友在車內一起蹦迪!


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(危險行為,目前技術背景下請勿模仿 hh)


追蹤社會熱點,解讀 AI 前沿,用開源的算法,促進 AI 知識滲透,以超算/高性能計算為原點,開啟人工智能前沿應用視角。北京超級云計算中心聯合計算機視覺開源社區(qū)?OpenMMLab?共同策劃發(fā)布直播欄目【AI 奇妙夜】,作為「超級云講堂」的特別欄目,將以每月一更的頻率,陪大家一同打開 AI 領域的奇妙之門,邀請超級大佬和大家一起嘮嘮最熱門的話題。


本期精彩


知名科普 UP 主 “老石談芯” 主理人老石將為大家?guī)碜钭钭钊娴淖詣玉{駛掃盲講解!


以時下熱點“自動駕駛”為切入點,講述人工智能技術在自動駕駛研發(fā)中的應用,加入以算法框架、算力為主要載體,為開發(fā)人工智能提供訓練、測試驗證、應用服務,賦能自動駕駛的現狀,生態(tài)以及未來,并以實際案例制作 demo 的演示配合此次內容分享。


直播時間:

2022 年 10 月 20 日(本周四)

20: 00 - 21: 00

(分享)+(Q&A)


分享嘉賓

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老石 知名科普UP主


老石(真名:石侃,知名科普 UP 主),自媒體矩陣“老石談芯”的主理人,芯片與人工智能 KOL,全網粉絲超過 100 萬。石侃博士畢業(yè)于倫敦帝國理工學院電子工程系,現任中科院副研究員,CCF 科普工委執(zhí)行委員;曾任英特爾芯片工程師,兼任研究科學家。

他有超過十年的芯片研究和從業(yè)經歷,聚焦FPGA的數據中心網絡加速、網絡功能虛擬化等領域的研發(fā)和創(chuàng)新工作。在學術界,他曾經針對 FPGA、近似計算、計算機數學等技術和領域,在 DAC、MICRO、FCCM、TRETS、TVLSI 等多個國際頂級會議和期刊上發(fā)表過研究論文,并兩次獲得歐盟 HiPEAC 論文獎,出版專著一部:《FPGA:人工智能時代的驅動引擎》。


分享內容

  • 自動駕駛技術的前世今生

  • 領域技術方案及代表性公司

  • 自動駕駛主要算法梳理

  • 自動駕駛主要芯片和硬件技術

  • 未來自動駕駛技術的發(fā)展展望

參與有獎


1. 觀看直播填寫表單登記申請,即可免費領取 500 元卡時/5000核時高性能計算資源。

2. 直播期間,積極參與直播互動,將有機會贏取石老師、OpenMMLab 或北京超算精心準備的精美禮品。


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OpenMMLab 周邊
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石老師著作

活動組織方

指導單位:中國計算機學會高性能計算專業(yè)委員會

主辦單位:北京超級云計算中心

? ? ? ? ? ? ? ? ? OpenMMLab

協辦單位:上海市人工智能行業(yè)協會

? ? ? ? ? ? ? ? ? 北京圖像圖形學會


北京超級云計算中心

北京超級云計算中心(簡稱“北京超算”),成立于 2011 年,是由北京市人民政府主導、院市共建的“北京超級云計算和國家重要信息化基礎平臺”, 現坐落于北京懷柔綜合性國家科學中心—懷柔科學城。為推進國家“東數西算”工程實施,北京超算已在北京、寧夏、內蒙等地前瞻性地布局了三個主算力樞紐,以構建跨域資源協同調度體系,優(yōu)化算力之間的統(tǒng)籌聯動。

目前,北京超級云計算中心物理計算核心達 1,000,000+,服務用戶數超過 190,000 家。中心將持續(xù)擴容計算資源,滿足大規(guī)模并行計算需求,可根據用戶的計算量、應用程序及業(yè)務場景,提供隨需供應、不排隊、省心省時的 高品質 VIP 計算服務。在 2021 年 11 月發(fā)布的中國高性能計算機性能 TOP100 排行榜中位居同構眾核 CPU 性能第一名,在 2021 年度“AIPerf 500”AI GPU 算力系統(tǒng)上榜總量份額第一。


OpenMMLab

OpenMMLab 開源社區(qū)具備深度學習時代最完整的計算機視覺開源算法體系,是產學研用四位一體的開放開源算法平臺。

OpenMMLab 專注于視覺深度學習領域,涵蓋 30+ 計算機視覺方向,支持 300+ 算法,提供 2,300+ 預訓練模型。所有的工具箱都基于統(tǒng)一架構,提供代碼工程組織架構優(yōu)秀、擁有大量高質量算法內容的代碼庫,與提供模型訓練能力的 PyTorch 等深度學習框架協同互補。

OpenMMLab 可以幫助使用者降低算法復現難度,方便復現算法基準并與之比較。與此同時,還可以幫助使用者避免重復踩坑,解決算法落地過程產生的多樣化版本問題,提升人工智能算法的應用和部署效率。

海報


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