为了普及GPU技术，推动深度学习研究的发展，AMAX联合NVIDIA和中国科学院深圳先进技术研究院于2016年5月10日在深圳举办深度学习与GPU技术应用研讨会。一百多名周边高校及企业的科研人员出席了本次会议。
深度学习方法 (Deep learning) 作为传统神经网络的拓展，近年来在图像等问题上取得巨大的进展，不仅成为当前学术研究的热点，同时由于其实用性强，还引起了产业界的大规模投入。可以预见，深度学习引爆的这场革命，有望将人工智能带上了一个新的台阶，并在语音识别、图像分类、机器翻译等领域形成了一大批优秀的产品和服务。
中国科学院深圳先进技术研究院集成技术研究所副所长乔宇为会议做了开场演讲，向大家介绍了深度学习以及与计算机视觉之间的相互推动作用。乔宇是广东省引进创新科研团队“机器人与智能信息技术”的核心成员，长期从事计算机视觉、机器人、深度学习、多媒体等领域的研究工作，他曾带领团队在被誉为视觉领域奥林匹克的ImageNet 2015竞赛中取得了大规模场景分类的第二名，所开发的方法在行为识别、场景分类等多个重要公开数据集上如 UCF101，HMDB51，Olympic，PLCAES、SUN 等取得世界领先的成果，多次在ChaLearn 等国际评测中名列第一。
NVIDIA教育科研医疗行业总监袁永清简要介绍了NVIDIA公司，随后NVIDIA市场部总监吴强分享了GPU 深度学习案例，案例包括BAT等公司现有集群配置及规模，对在座嘉宾颇有启迪。
NVIDIA HPC架构师程帅向大家介绍了在深度学习研究中，配套的硬件应如何选择。NVIDIA HPC架构师程帅拥有多年的 HPC 行业经验和MPI / CUDA 调试优化经验，是NVIDIA 首批 CUDA Trainer 认证者，在 HPC 集群的软硬件架构、优化上有资深的经验。
程帅向研讨会提供了简洁而方便的GPU选购指南，对当前应用于深度学习中的主流GPU做了简要介绍，同时介绍了NVIDIA 最新专门针对深度学习而推出的机型DGX-1，配置相当于 250 台 X86 服务器的深度学习服务器，令在座嘉宾为之一振。 CUDA 8.0 以及 CUDNNv5 等最新技术对于深度学习研究有着巨大的推动力，程帅对此做了详细介绍，为与会研究人员做了CUDA 动态并行实例以及GPU 与 CPU 通信机制的专业讲解。
AMAX 销售经理也在会上介绍了AMAX为加速深度学习研究而做出的努力。AMAX 基于NVIDIA GPU,推出多款深度学习服务器，深受用户好评，在会上，AMAX也向大家透露即将于6月份上市的NVIDIA DGX-1机型以及将于明年上市的TESLA P100计算卡都可以在AMAX 预定到，令深度学习人员兴奋不已。
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