6個理由，為什麼要來上課？
- 高速運算可以應用在機器學習、比特幣挖礦、電腦視覺等等新興領域。
- 學習異構計算之開放式程式框架-開放計算語言(OpenCL)。
- 建構開放式高速運算平台(多核心CPU、CPU/GPU協同運算)。
- 學習如何透過多核 CPU 與 GPU 的運算能力，提昇處理問題的效率。
- 學習Python更多應用，進行高速開放運算。
- 認識講師，遇到困難有人回答；書本資料太多、網路上的資料太分散，現場有人教學得快。
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【課程內容】
時間：2018/1/13(六) 早上 09:30~下午 16:30
上次開課時間為11月11日，因為頗受好評再開！
高速與平行運算為近年之快速發展議題，這些協同運算的平台之建立造就更多可能的高階應用，例如電腦視覺、數位貨幣、深度學習等等。課程解析其中一種異質合作運算平台，讓學員瞭解如何透過多核 CPU 與 GPU 的運算能力，提昇處理問題的效率。
| 課程內容 |
| 09:30 ~ 09:50 什麼是GPU運算(GPU computing)? • CPU v.s. GPU |
| 09:50 ~ 10:30 什麼是OpenCL ? • 現行平行處理框架 • Open Computing Language |
| 10:30 ~ 11:10 透過Python來使用OpenCL • 在各種平台建置PyOpenCL環境 |
| 11:10 ~ 12:30 程式實作1： • Device & DataType • 在GPU上進行四則運算 • 建立OpenCL運算環境 • OpenCL記憶體存取模式 |
| 12:30 ~ 13:30 午休、交流 |
| 13:30 ~ 14:00 程式實作2： • Enhancement • 影像灰階處理 • 影像模糊處理 |
| 14:00 ~ 15:30 程式實作3： • OpenCL Memory Model • 影像模糊處理 • 計算Histogram |
| 15:30 ~ 16:30 程式實作4： • OpenCL Execution Model • Global / Local work items & Work Groups • Global / Local worksize 對效能的影響 • Histogram加速版 • k-means分群 |
| 16:30 ~ 交流、道別 |
費用：早鳥價 3,600 元，包含午餐。
地點：T客邦總部，台北市中山區民生東路二段141號6F (Google 地圖)
注意事項：
- 請學員自備筆電，Windows / Mac 皆可(有獨顯、沒有獨顯皆可)，教室提供電源插座。
- 建議具備 Python 程式語言基礎(略懂 C 語言更佳)。
主辦單位：
【報名方式】
Step1：前往報名、繳費
Step2：直接在課程頁面報名並繳費。提供線上刷卡、ATM轉帳、超商代碼三種繳費方式。付款後約20分鐘即可自行查詢繳費結果。
什麼是OpenCL？
OpenCL（Open Computing Language，開放計算語言）是一個為異構平台編寫程式的框架，此異構平台可由CPU、GPU、DSP、FPGA或其他類型的處理器與硬體加速器所組成。OpenCL由一門用於編寫kernels（在OpenCL裝置上執行的函式）的語言（基於C99）和一組用於定義並控制平台的API組成。OpenCL提供了基於任務分割和資料分割的平行計算機制。
什麼是GPU 加速運算？
圖形處理器（英語：graphics processing unit，縮寫：GPU），又稱顯示核心、視覺處理器、顯示晶片或繪圖晶片。GPU 加速運算係指以圖形處理單元 (GPU) 搭配 CPU，GPU 加速運算提供前所未見的應用效能，能將應用程式中運算密集的工作負載轉移到 GPU，並由 CPU 執行其他程式碼，，藉以加速科學、分析、工程、消費和企業應用。
CPU 與 GPU 的比較
比較 CPU 和 GPU 處理任務的方式，就可輕鬆瞭解兩者之間的差異。CPU 含有數顆核心，用來為循序的序列處理進行最佳化。GPU 則含有數千個更小型且更高效率的核心，專為同時處理多重任務進行最佳化。
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上課講師：John Hu、Kilik Kuo
John Hu : 參與手機王及 App 等各種創業活動，加入 Mozilla 後開啟 Open Source 人生，曾任 PyConTW 2017 講者。
Kilik Kuo : 從事影音影像軟體開發設計多年 (CyberLink/Mozilla)，參與軟體架構設計與效能提昇，多年 PyConTW 講者。
Github: http://ift.tt/2rdvHwt
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相關課程上課實況
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【注意事項】
- T客邦(以下稱主辦單位)保有修改活動內容之權力。
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