摘要：GPU Saturday技術沙龍在北京·3WCoffee成功舉辦。本次活動邀請AMD資深技術人員及清華大學項目研究員就AMD最新的GCN架構、GPU加速計算在挖掘比特幣、典型圖像算法、深度神經網絡算法等領域的分析與應用展開深入討論。

[CSDN報道] 9月5日，GPU Saturday技術沙龍在北京·3WCoffee成功舉辦。本次活動邀請了AMD開發者關系經理謝海波、AMD工程師田旭文、AMD 資深工程師張前鋒、AMD研究員谷俊麗以及清華大學陳曉明發表主題演講，議題針對AMD最新的GCN架構、GPU加速計算在挖掘比特幣、典型圖像算法、深度神經網絡算法(DNN)等領域的分析與應用展開深入討論。

AMD開發者關系經理?謝海波

會議開始，謝海波發表了題為《OpenCL程序員眼中的下一代APU架構：HSA與GCN》的主題演講。他簡單介紹了AMD下一代APU產品Kaveri 。Kaveri為芯片設計領域帶來一次革命性的變革，為APU產品引入了HSA和GCN架構并分享了上述變革對軟件程序員的影響。（演講視頻、演講PPT下載）

AMD工程師 田旭文

緊接著，田旭文在《GPU計算與圖像處理》主題演講中主要以圖像濾波和插值做為典型案例，向與會者們介紹數字圖像處理的入門級并行算法，引導編程愛好者們在GPU或者APU上實現圖像處理算法的并行程序，包括實現并行算法的主要步驟和性能的調整及優化。（演講視頻、演講PPT下載）

AMD資深工程師 張前鋒

隨后，張前鋒為大家分享了《CPU與GPU并行編程對比分析》的主題演講，從軟件編碼到硬件實現再到操作系統支持的角度著重介紹了OpenCL+GPU并行編程和CPU多線程并行編程的不同點，讓與會者對OpenCL+GPU并行編程有了更加深入的理解。（演講視頻、演講PPT下載）

AMD研究員 谷俊麗

深度神經網絡算法（DNN）是近幾年在工業界和學術界新型的一個機器學習領域的熱點話題。DNN算法成功的將以往的識別率提高了一個顯著的檔次。谷俊麗在《深度神經網絡算法(DNN)的分析、應用與挑戰》的主題演講中著重介紹了DNN的算法及其應用場景，深度解析了其對硬件系統實現提出的挑戰。（演講視頻）

清華大學 陳曉明

最后，陳曉明發表題為《基于GPU的稀疏矩陣LU分解》的主題演講。稀疏線性方程組求解Ax=b是很多科學計算與工程應用的核心問題，例如天氣預報、流體力學仿真、經濟模型模擬、集成電路仿真、電氣網絡仿真、網絡分析、有限元方法等。陳曉明以集成電路仿真中的極稀疏矩陣LU分解為例，講述稀疏LU分解在GPU上的并行方法、以及性能優化方法。（演講視頻、演講PPT下載）

現場與會者們仔細聆聽中（視頻完整版）

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關于GPU Saturday

"GPU Saturday"是一個以探討GPU相關技術、異構計算、OpenCL等技術及其相關應用的開發者俱樂部。希望通過這樣一個開放和輕松愉悅的交流平臺，促進不同領域、公司和個人之間的技術交流。對目前技術運用中遇到的問題進行深入討論，同時對工作中相關技術的創新性、研究性、趨勢性等的思路碰撞。它也是CSDN異構開發技術社區的線下活動俱樂部。

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