在進行 AI 專案開發時，GPU 資源通常不是隨手可得；即使取得硬體，環境配置、資源分配與多人共用管理，也往往是另一個需要處理的問題。

這次 GDG on Campus NKUST 將以本校校友捐贈的 NVIDIA H200 GPU 伺服器為核心，帶同學實際體驗高效能算力在深度學習訓練中的應用。同時，我們也會使用 NVIDIA MIG 技術，將 GPU 資源切分為多個運算實例，讓每位參與者都能獲得穩定且隔離的運算環境。

本次活動不只展示硬體規格，也會實際進入模型訓練流程。參與者將使用 PyTorch 訓練 CNN 模型，從資料載入、模型建立、訓練流程到效能觀察，體驗 GPU 在 AI 開發中的實際角色！

【活動內容】

1. 伺服器等級算力體驗

實際使用校內 NVIDIA H200 GPU 伺服器，觀察高效能 GPU 在深度學習模型訓練中的運算表現。

2. MIG 技術應用介紹

了解 NVIDIA MIG 如何將單張伺服器級 GPU 切分為多個獨立 GPU Instance，並應用於多人共享、資源隔離與算力分配場景。

3. 獨立運算資源實作

每位入選參與者將配置專屬運算資源，避免多人共用時互相影響，讓模型訓練過程更穩定。

4. PyTorch 實戰

使用 PyTorch 建立訓練流程，實際完成一次深度學習模型訓練。

5. 訓練效能觀察

透過訓練過程中的速度、GPU 使用狀況與模型表現，理解算力資源對 AI 開發效率的影響。

【活動資訊】

🧑🏻‍🏫 活動講者：智慧商務系 陳禹璋

🗓️ 活動日期：2026 年 6 月 18 日（四）

⏰ 活動時間：14:30~15:20（14:20 開始報到）

📍 活動地點：國立高雄科技大學 燕巢校區 MA217B 電腦教室

👥 活動人數：預計篩選 14 人

由於 GPU 資源與實作環境有限，本活動將採報名篩選制，入選者將另行通知。

💰 活動費用：免費

本活動為校內技術分享，無任何商業公司參與。

💻 建議自備筆電

現場將提供已配置好的運算環境，參與者可直接進入實作流程。

⚠️ 報名須知

由於本次活動名額有限，將會進行篩選，必須完成以下「兩個步驟」，才算完成報名程序喔！

1. 填寫本活動報名頁面「RSVP」

2. 填寫核對表單：https://forms.gle/NRSZCbLfaZLmBnuG7

如果你正在進行 AI 專案、對 GPU 資源管理有興趣，或想實際了解 H200 與 MIG 技術在模型訓練中的應用，歡迎填寫報名表。

來看看高效能運算資源如何支撐 AI 開發流程！

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