针对开拓环境多样化的问题，目前比较主流的方法是Docker技能。Docker是基于LXC容器技能利用Go开拓的开源软件，可以打包代码的运行环境+代码，并且移植性强，可以把代码的运行环境+代码打包成Docker镜像，在不同的平台上进走运行。比较于传统的基于硬件层面的虚拟化，Docker是基于操作系统层面上的虚拟化，可直策应用本地主机的操作系统，更加轻量化。因此在开拓过程中，Docker成为了开拓者办理不同开拓环境依赖的首选方法。
少量Docker容器相对来说比较好管理与调度， 那么基于云真个大规模容器之间又该如何调度呢？又如何对容器中的机器学习进行推理加速呢？为了让大家更好的理解容器云中的机器学习加速事理与构建，智东西公开课推出机器学习容器云公开课。8月20日晚7点，由超集信息中国平台研发总监李盘宵与NVIDIA办理方案架构师黄煜主讲，为大家带来主题为《AI Max机器学习平台的大规模容器调度方案解析》的直播讲解。
超集信息的李老师将从NVIDIA GPU在当前AI领域的运用现状出发，对大规模容器调度方案进行解析，并深度讲解机器学习平台AI Max的架构及运用。而NVIDIA的黄老师将会向大家先容NVIDIA DGX A100系统与A100 GPU，以及NVIDIA NGC软件中央的底层加速事理。
李盘宵是超集信息中国平台研发总监，在AI、云打算平台方面具有丰富的架构和研发履历，带领团队研发了基于k8s和docker的大规模容器AI云平台，产品在行业处于领先地位。其个人善于k8s、docker，微做事等多项技能。黄煜是NVIDIA办理方案架构师，本科和硕士毕业于北京邮电大学。他在基于3D视觉的人体关键点预测、碰撞预测等方面具有丰富履历，致力于为NVIDIA互助伙伴在GPU软硬件、深度学习开拓等方面供应办理方案支持。
专场内容
主题： AI Max机器学习平台的大规模容器调度方案解析
提要：
1、NVIDIA GPU在当前AI领域的运用现状
2、大规模容器调度方案解析
3、机器学习平台AI Max架构及运用
4、NVIDIA DGX A100系统与A100 GPU
5、NVIDIA NGC软件中央先容
讲师先容
李盘宵，超集信息中国平台研发总监，在AI、云打算平台方面具有丰富的架构和研发履历，带领团队研发了基于k8s和Docker的大规模容器AI云平台，产品在行业处于领先地位。个人善于k8s、Docker，微做事等多项技能。
黄煜，NVIDIA办理方案架构师，本科和硕士毕业于北京邮电大学。在基于3D视觉的人体关键点预测、碰撞预测等方面具有丰富履历。现为英伟达办理方案架构师，致力于为NVIDIA互助伙伴在GPU软硬件、深度学习开拓等方面供应办理方案支持。
直播信息
韶光：8月20日19点
地点：智东西公开课小程序
报名办法
添加智东西公开课小助手芒芒（ID：zhidxclass005）报名，添加时请备注“姓名-公司/学校-职位/专业”，因报名人数过多，优先通过备注者。