揭秘 NVIDIA 如何助力新型数据科学工作站应对多种计算场景
数据科学家需要从海量数据中寻找有价值的洞察，应对复杂计算场景，选择正确的软件和硬件解决方案至关重要。
NVIDIA赋力的数据科学工作站使科学家能够轻松、快速且准确地进行模型的准备、训练和部署。该工作站基于一个强大的参考架构，由两颗高端NVIDIA Quadro RTX GPU和NVIDIA CUDA-X AI加速数据科学软件组成。NVIDIA赋力的数据科学工作站为数据科学提供了集成的硬件和软件解决方案，使用户可以绕过传统的数据中心设置，以提高性能和实际收益。
本次研讨会，邀请来自数学计算软件的领先开发商MathWorks公司的马文辉博士与NVIDIA 高级解决方案架构师宋毅明老师共同讲解NVIDIA是如何助力新型数据科学工作站应对多种计算场景，加速数据科学工作流程。
通过观看本次网络研讨会，您将学到：
NVIDIA赋力的数据科学工作站使科学家能够轻松、快速且准确地进行模型的准备、训练和部署。该工作站基于一个强大的参考架构，由两颗高端NVIDIA Quadro RTX GPU和NVIDIA CUDA-X AI加速数据科学软件组成。NVIDIA赋力的数据科学工作站为数据科学提供了集成的硬件和软件解决方案，使用户可以绕过传统的数据中心设置，以提高性能和实际收益。
本次研讨会，邀请来自数学计算软件的领先开发商MathWorks公司的马文辉博士与NVIDIA 高级解决方案架构师宋毅明老师共同讲解NVIDIA是如何助力新型数据科学工作站应对多种计算场景，加速数据科学工作流程。
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- NVIDIA数据科学工作站产品解决方案介绍
- 基于CPU和NVIDIA GPU的MATLAB科学计算加速对比
- NVIDIA GPU如何加速MATLAB深度学习模型的训练
- NVIDIA GPU助力MATLAB实现强化学习模型训练
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主持人
宋毅明
NVIDIA Quadro 产品部门高级解决方案架构师
南京大学计算机软件工程方向硕士毕业。曾在 AMD、Intel 从事 3D 图形驱动开发，在 epic games 从事 UNREAL 游戏引擎开发工作。对计算机图形学、directx 游戏引擎开发优化有深刻理解。
马文辉
MathWorks中国高级应用工程师
马文辉博士毕业于南开大学。主要从事于MATLAB的数据分析、机器学习和深度学习，以及并行和分布式计算。他在大数据分析、机器学习的建模和应用系统开发方面有多年的经验。在加入MathWorks之前，他曾在诺基亚中国研究院、Adobe中国研发中心和IBM从事大数据处理和机器学习的研究和工程开发工作。
 "Add Presenter 3's Title (ex: CMO, ABC Company)")
Add Presenter 3's Name (John Smith)
Add Presenter 3's Title (ex: CMO, ABC Company)
Add Presenter 3's Bio (2-3 Sentences)
 "Add Presenter 4's Title (ex: CMO, ABC Company)")
Add Presenter 4's Name (John Smith)
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Add Presenter 4's Bio (2-3 Sentences)
主办方
