Επικοινωνήστε μαζί μας

Εξέλιξη Κομματιού

Εισαγωγή στη Containerization με Επιτάχυνση GPU

  • Κατανόηση της χρήσης GPU στις ροές εργασιών εμβάθυνσης
  • Πώς το Docker υποστηρίζει φορτία εργασίας βασισμένα σε GPU
  • Βασικές σκέψεις για την απόδοση

Εγκατάσταση και Διαμόρφωση του NVIDIA Container Toolkit

  • Ρύθμιση οδηγών και συμβατότητας CUDA
  • Επαλήθευση της πρόσβασης GPU εντός των δοχείων
  • Διαμόρφωση του περιβάλλοντος runtime

Δημιουργία Δοχείων Docker με Δυνατότητα GPU

  • Χρήση βασικών εικόνων CUDA
  • Δημιουργία συσκευασίας (packaging) frameworks ΤΝ σε δοχεία έτοιμα για GPU
  • Διαχείριση εξαρτήσεων για εκπαίδευση και inference

Εκτέλεση Φορτίων Εργασίας ΤΝ με Επιτάχυνση GPU

  • Εκτέλεση εργασιών εκπαίδευσης χρησιμοποιώντας GPU
  • Διαχείριση φορτίων εργασίας πολλαπλών GPU
  • Παρακολούθηση της αξιοποίησης GPU

Βελτιστοποίηση Απόδοσης και Διανομής Πόρων

  • Περιορισμός και αποκοπισμός πόρων GPU
  • Βελτιστοποίηση μνήμης, μεγέθους παρτίδας και τοποθέτησης συσκευής
  • Ρύθμιση απόδοσης και διάγνωση

Inference σε Δοχεία και Παροχή Υπηρεσιών Μοντέλων

  • Δημιουργία δοχείων έτοιμων για inference
  • Παροχή υψηλών φορτίων εργασίας σε GPU
  • Ενσωμάτωση εκτελεστών μοντέλων και API

Κλιμάκωση Φορτίων Εργασίας GPU με Docker

  • Στρατηγικές για διανεμημένη εκπαίδευση GPU
  • Κλιμάκωση μικρουπηρεσιών inference
  • Συντονισμός συστημάτων ΤΝ πολλαπλών δοχείων

Ασφάλεια και Αξιοπιστία για Δοχεία με Δυνατότητα GPU

  • Εξασφάλιση ασφαλείας πρόσβασης GPU σε περιβάλλοντα κοινής χρήσης
  • Σκληροποίηση (hardening) των εικόνων των δοχείων
  • Διαχείριση ενημερώσεων, εκδόσεων και συμβατότητας

Σύνοψη και Επόμενα Βήματα

Απαιτήσεις

  • Κατανόηση των βασικών αρχών της εμβάθυνσης
  • Εμπειρία με Python και συνηθισμένα frameworks ΤΝ
  • Οικειότητα με βασικές έννοιες της容器зации (containerization)

Σύνολος Κοινού

  • Μηχανικοί εμβάθυνσης
  • Ομάδες έρευνας και ανάπτυξης
  • Εκπαιδευτές μοντέλων ΤΝ
 21 Ώρες

Αριθμός συμμετέχοντων


Τιμή ανά συμμετέχοντα

Σχόλια (3)

Εφεξής Μαθήματα

Σχετικές Κατηγορίες