工欲善其事，必先利其器。想要从事深度学习相关的工作或者研究，除了要具备基本的专业理论知识，还需要搭建合适的深度学习开发环境，理论与实践结合才能推动技术的不断进步，使得产业化落地成为可能。那么如何搭建一个合适的深度学习开发环境呢？

以教育行业为例，现在越来越多的高校开设了人工智能相关的课程，除了理论基础知识，学生也需要在实际开发环境中进行实训，而这些环境大部分都是在GPU的基础上搭建的。但是在实训过程中为每个学生提供一个单独的物理GPU显然是不合理的，一来成本太高，二来造成了计算资源的浪费。而利用GPU虚拟化技术就可以很好的解决这个问题。

传统的GPU虚拟化技术是指对物理GPU进行虚拟切割，分配给不同的虚拟机使用，从而实现计算资源的灵活分配和最大化利用。2018年10月，NVIDIA发布vGPU（GPU虚拟化）7.X版本，在传统"一虚多“切片的基础上，vGPU 7.X新增了将多个物理GPU分配给某一个虚拟机的特性，不仅可以实现资源共享，还可以满足用户对高算力的要求。此外，vGPU 7.X还加入了AI特性，在vGPU上，用户可以借助NVIDIA GPU Cloud，快速部署人工智能相关的业务负载。

有了GPU虚拟化技术之后，老师可以借助GPU虚拟化技术的“一虚多”特性，为每个学生提供一个虚拟GPU来完成实训，不仅在一定程度上降低了用户成本，也提高了GPU资源的利用率。在教学之余，老师还可以利用vGPU 7.X的新特性，将不同物理GPU资源聚合在一起提供给某一个虚拟机使用，来为科研工作提供高算力支持，利用vGPU实现GPU资源的管理。

5月17日晚7点，超级公开课NVIDIA专场第22讲将开讲，由NVIDIA教育科研与高性能计算业务总经理马庆胜、NVIDIA GPU虚拟化高级解决方案架构师张洁共同主讲，主题为《利用GPU虚拟化技术搭建易用可扩展的深度学习环境——首次深度解析NVIDIA深度学习教学一体化平台》。

在本次讲解中，马庆胜、张洁两位老师将从NVIDIA GPU虚拟化技术的原理、最新特性以及如何利用GPU虚拟化技术搭建深度学习环境等方面为我们带来系统讲解。

课程信息

主题：利用GPU虚拟化技术搭建易用可扩展的深度学习环境——首次深度解析NVIDIA深度学习教学一体化平台
时间：5月17日
地点：「深度学习」社群、智东西公开课小程序

课程内容

主题：利用GPU虚拟化技术搭建易用可扩展的深度学习环境——首次深度解析NVIDIA深度学习教学一体化平台
讲师：NVIDIA教育科研与高性能计算业务总经理马庆胜、NVIDIA GPU虚拟化高级解决方案架构师张洁

提纲：
1. NVIDIA GPU虚拟化技术原理与功能介绍
2. 搭建深度学习环境的常见方法
3. 如何利用NVIDIA GPU虚拟化方案构建深度学习环境
4. NVIDIA GPU虚拟化技术搭建深度学习教学平台一体机的优势

讲师介绍

马庆胜，NVIDIA教育科研与高性能计算业务总经理，主要负责NVIDIA中国区高校和科研领域以及超算中心的业务，并整合和发展合作伙伴以及ISVs在该领域的整体生态体系。在IT行业已有超过20年的经验，在加入NVIDIA之前，曾在Microsoft, Novell, SUSE 和 Redhat中担任高级职位。

张洁，NVIDIA GPU虚拟化高级解决方案架构师，主要负责NVIDIA在国内的GPU虚拟化解决方案技术支持，有超过10年虚拟化经验，擅长GPU虚拟化、服务器虚拟化、桌面虚拟化以及应用虚拟化等各种虚拟化解决方案。

入群路径

本次课程我们将设置主讲群，讲师将亲自入群交流。希望进入主讲群与老师认识和交流的朋友，扫描海报下方二维码添加智东西公开课联络员“动动（zhidxzb）”为好友，添加时请备注“姓名-公司-职位或姓名-学校-专业”，申请进入课程群交流。

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