Informacje administracyjne
| Tytuł | Ramy sprzętowe i programowe do głębokiego uczenia się |
| Czas trwania | 60 minut |
| Moduł | B |
| Rodzaj lekcji | Wykład |
| Skupienie | Techniczne – głębokie uczenie się |
| Temat | Wykresy obliczeniowe |
Słowa kluczowe
głębokie uczenie się, oprogramowanie, sprzęt, infrastruktura GPU,
Cele w zakresie uczenia się
- Zapoznanie się ze sprzętem i ramami oprogramowania dla systemów głębokiego uczenia się
Oczekiwane przygotowanie
Wydarzenia edukacyjne, które należy ukończyć przed
Obowiązkowe dla studentów
Brak.
Opcjonalne dla studentów
Brak.
Referencje i tło dla studentów
Brak.
Zalecane dla nauczycieli
Brak.
Materiały do lekcji
Instrukcje dla nauczycieli
Celem tego wykładu jest pokazanie uczniom, jakie architektury sprzętu i oprogramowania pomagają szkolić i wdrażać rozwiązania głębokiego uczenia się. Musimy przyznać, że te komponenty sprzętu i oprogramowania są genialnymi rozwiązaniami technicznymi, które umożliwiają nam skalowanie szkoleń i wniosków. Oprócz sprzętu, procesory graficzne NVIDIA i TPU Google są dziś najlepszym wyborem, ponieważ wdrażają zoptymalizowane algorytmy głębokiego uczenia się dzięki wysokiej jakości i szybkim kierowcom.
Do głębokiego uczenia się używamy znacznie więcej oprogramowania niż same ramy głębokiego uczenia się. Używamy konfiguracji, harmonogramu, orkiestracji i wielu innych narzędzi. Krótkie wprowadzenie do tego wykładu tylko zarysowuje powierzchnię.
W ostatniej części wykładu pokazujemy, jak z Horovodem można realizować szkolenie multi-GPU. Celem nie jest głębokie zanurzenie się w treningach wieloGPU, ale pokazanie, że nie jest tak trudno wdrożyć podstawowe rozwiązanie.
Otwarcie stron internetowych producentów sprzętu i dostawców oprogramowania może pomóc uczniom mieć praktyczne doświadczenie.
Zarys
- rozwiązania sprzętowe – od klasy desktopowej do serwera
- ramy oprogramowania do głębokiego uczenia się
- dodatkowe oprogramowanie do rozwiązań w zakresie głębokiego uczenia się
| Czas trwania (min) | Opis |
|---|---|
| 5 | Potrzeba obliczeń równoległych w głębokim uczeniu się |
| 15 | Rozwiązania sprzętowe |
| 5 | Jak porównać różne sprzęty do głębokiego uczenia się |
| 10 | Architektura oprogramowania do głębokiego uczenia się |
| 10 | Ramy uczenia się głębokiego |
| 10 | Dodatkowe komponenty oprogramowania |
Potwierdzenia
Balint Gyires-Tóth (Uniwersytet Technologiczny i Ekonomiczny w Budapeszcie)
Program Masters zorientowany na człowieka został współfinansowany przez instrument „Łącząc Europę” Unii Europejskiej w ramach grantu CEF-TC-2020-1 Umiejętności cyfrowe 2020-EU-IA-0068.