研讨会系列 AI 与软件加速

网络研讨会系列：4 月 16 日 ~ 5 月 27 日

如果您是一位想实现加速应用的软件或 AI 开发者，您肯定不想错过我们的免费网络研讨会系列 - Vitis™ 和 Vitis AI 开发环境！了解如何在调整部署平台的架构，应对应用不断增长的挑战并满足其独特需求的同时，一如既往地使用 TensorFlow 和 Caffe 等高层次框架，采用 C、C++ 和 Python 等您熟悉的编程语言进行开发。

每周，在线参加我们的在线研讨会，我们将讨论人工智能推断解决方案、开源性能优化库、综合开发工具和设计方法。点击您的首选时间，在下面注册您最感兴趣的主题！

日期	时间	议题	摘要
-	精彩回放	推出 Vitis 统一软件平台	欢迎参加本次研讨会，了解 Vitis，并深入研究其全面的核心开发套件、丰富的硬件加速开源库、以及特定领域的开发环境，从而在更高层次的熟悉框架中进行开发。Vitis 助力您实现超越和创新！
-	精彩回放	使用 Vitis AI 加速 AI 推断	您是否想跟上 AI 创新的步伐，并统一从边缘到云的 AI 应用开发？使用 Xilinx 开发环境 Vitis AI 在包括边缘设备和 Alveo 卡在内的 Xilinx 硬件平台上进行人工智能推断。Vitis 由优化的 IP、工具、库、模型和示例设计组成。本次网络研讨会将深入讨论 Vitis AI 的每个关键组件，并向您展示其如何在 Xilinx 硬件平台上提供灵活应变的高效 AI 推断。
-	精彩回放	Vitis AI 的深度探讨	不需要编写 RTL 代码，就能在 FPGA 上加速您的深度学习应用？加入我们的网络研讨会，了解如何使用 Vitis AI 在 Xilinx 嵌入式 SoC 和 Alveo 加速平台上部署和运行预训练的 DNN 模型。在本次研讨会中，您将了解可用的工具和库，并通过观看演示，学习如何使用 Vitis AI 在开发板上运行示例来启动设计。
-	精彩回放	使用 Vitis 加速库进行开发	如果您没有 FPGA 设计经验，则如何利用 Xilinx 平台的强大计算功能来实现您的应用？加入我们的网络研讨会，了解如何使用 Vitis 加速库实现快速运行：400 多种预先优化的开源函数可为计量金融、人工智能推断以及数据压缩等应用实现创造性的加速！在本次研讨会中，您可了解不同层次的抽象，通过观看演示，学习如何使用 Vitis 库启动设计，并了解您可实现的性能优势。
-	精彩回放	面向开发加速应用的设计方法	最大限度地提升 Xilinx 平台对您的算法和应用的适应性，首先需要了解加速应用的设计方法。在本次网络研讨会上，我们将向开发者介绍构建加速应用的方法，并讨论使用 C/C++ 开发高性能内核的最佳实践。我们将使用演示预演来介绍的主题包括建立性能目标、确定适合加速的函数、性能优化技术以及用来配置和分析性能的 Vitis 开发人员工具。
-	精彩回放	整个应用加速：设计支持 AI 的系统	在生产环境中部署支持 AI 的应用，无论是在边缘还是在云端，都需要考虑除“AI”组件计算需求 (TOPS) 以外的东西。满足整个系统层面的功能及性能需求，需要将应用作为一个整体来看：将 AI 和其它非 AI 性能关键性功能结合在一起。在本次网络研讨会上，我们将展示 Vitis 和 Vitis AI 如何帮助开发人员在 Xilinx 平台上加速整个应用。

网络研讨会系列：面向边缘医疗保健的自适应 AI （第二部分）：5 月 20 日和 5 月 27 日

参加完上月所有的人工智能及软件网络研讨会后，是否想了解更多信息？本次网络研讨会共分为两个部分，将深入探讨各种 AI 应用，从 CAD 和图像重建到用于分析的 NLP 和 AI 。

欢迎和我们一起探讨以下问题：

从影像到新药研发，人工智能在医疗保健中的重要应用是什么？
我们如何才能以最少的成本和最大的灵活性在芯片中原地、安全地部署自适应 AI 解决方案？
我们如何在云端训练并就地部署？利用 AWS Sagemaker、TVM、PYNQ 和 Xilinx DPU 来扩展 AI 部署

日期	时间	议题	摘要
5 月 20 日	8:00AM PDT 8:00PM PDT	X 射线释放的分析：在边缘的自适应 AI，面向医疗保健（第一部分）	人生从怀孕到死亡的每个阶段都提供了丰富数据的来源，这些数据有可能为医疗保健实现高性能的人工智能解决方案。在由两个部分组成的该系列网络研讨会上，我们将讨论就地在硅胶中进行医疗保健推断的重要性。在原来的位置，人工智能不仅可减少重新成像的复发、加速分流，而且还可减少诊断的时间周期，所有这些都可提高临床效率、改善患者预后。在本次网络研讨会上，我们将深入探讨这一领域从 CAD 和图像重建到 NLP 和 AI 分析的各种 AI 应用。最后，我们将讨论医疗设备及现场加速器的设计，其可提供必要的安全性、性能、灵活性及可靠性，帮助临床医生使用医疗 AI。
5 月 27 日	8:00AM PDT 8:00PM PDT	X 射线释放的分析：在边缘的自适应 AI，面向医疗保健（第二部分）	人生从怀孕到死亡的每个阶段都提供了丰富数据的来源，这些数据有可能为医疗保健实现高性能的人工智能解决方案。在由两个部分组成的该系列网络研讨会上，我们将讨论就地在硅胶中进行医疗保健推断的重要性。在原来的位置，人工智能不仅可减少重新成像的复发、加速分流，而且还可减少诊断的时间周期，所有这些都可提高临床效率、改善患者预后。在本次网络研讨会上，我们将深入探讨这一领域从 CAD 和图像重建到 NLP 和 AI 分析的各种 AI 应用。最后，我们将讨论医疗设备及现场加速器的设计，其可提供必要的安全性、性能、灵活性及可靠性，帮助临床医生使用医疗 AI。