Información administrativa
| Título | Marcos de hardware y software para el aprendizaje profundo |
| Duración | 60 minutos |
| Módulo | B |
| Tipo de lección | Conferencia |
| Enfoque | Técnico — Aprendizaje profundo |
| Tema | Gráficos computacionales |
Keywords
aprendizaje profundo, software, hardware, infraestructura GPU,
Objetivos de aprendizaje
- Familiarizarse con los marcos de hardware y software para sistemas de aprendizaje profundo
Preparación prevista
Eventos de aprendizaje que se completarán antes
Obligatorio para los estudiantes
Ninguno.
Opcional para estudiantes
Ninguno.
Referencias y antecedentes para estudiantes
Ninguno.
Recomendado para profesores
Ninguno.
Material didáctico
Instrucciones para profesores
El propósito de esta conferencia es mostrar a los estudiantes qué arquitecturas de hardware y software ayudan a entrenar e implementar soluciones de aprendizaje profundo. Debemos reconocer que estos componentes de hardware y software son soluciones técnicas brillantes que nos permiten escalar la capacitación y la inferencia. Aparte del hardware, las GPU NVIDIA y las TPU de Google son las mejores opciones hoy en día porque implementan algoritmos de aprendizaje profundo optimizados con controladores rápidos y de alta calidad.
Para el aprendizaje profundo, utilizamos mucho más software que los marcos de aprendizaje profundo solo. Utilizamos configuración, programación, orquestación y muchas otras herramientas. La breve introducción en esta conferencia solo rasca la superficie.
En la última parte de la conferencia, mostramos cómo se puede realizar el entrenamiento multi-GPU con Horovod. El objetivo no es profundizar en los entrenamientos multi-GPU, sino demostrar que no es tan difícil implementar una solución básica.
La apertura de los sitios web de los fabricantes de hardware y de los proveedores de software podría ayudar a los estudiantes a tener alguna experiencia práctica.
Esquema
- soluciones de hardware: desde el escritorio hasta el grado de servidor
- marcos de software de aprendizaje profundo
- software adicional para soluciones de aprendizaje profundo
| Duración (Min) | Descripción |
|---|---|
| 5 | La necesidad de la computación paralela en el aprendizaje profundo |
| 15 | Soluciones de hardware |
| 5 | Cómo comparar diferentes hardware para el aprendizaje profundo |
| 10 | Arquitectura de software de aprendizaje profundo |
| 10 | Marcos de aprendizaje profundo |
| 10 | Componentes de software adicionales |
Reconocimientos
Balint Gyires-Tóth (Universidad de Tecnología y Economía de Budapest)
El programa de maestría en IA centrada en el ser humano fue cofinanciado por el Mecanismo «Conectar Europa» de la Unión Europea en virtud de la subvención «CEF-TC-2020-1 Digital Skills 2020-EU-IA-0068».