Struttura del corso

Introduzione alla Containerizzazione Accelerata da GPU

  • Comprensione dell'uso della GPU nei flussi di lavoro del deep learning
  • Come Docker supporta i carichi di lavoro basati su GPU
  • Considerazioni chiave sulle prestazioni

Installazione e Configurazione del Toolkit Container NVIDIA

  • Configurazione dei driver e della compatibilità CUDA
  • Validazione dell'accesso GPU all'interno dei container
  • Configurazione dell'ambiente di runtime

Creazione di Immagini Docker Abilitate per GPU

  • Utilizzo delle immagini base CUDA
  • Packaging dei framework AI in container pronti per GPU
  • Gestione delle dipendenze per l'addestramento e l'inferenza

Esecuzione di Carichi di Lavoro AI Accelerati da GPU

  • Esecuzione di lavori di addestramento utilizzando GPU
  • Gestione dei carichi di lavoro multi-GPU
  • Monitoraggio dell'utilizzo della GPU

Ottimizzazione delle Prestazioni e dell'Allocazione delle Risorse

  • Limitazione e isolamento delle risorse GPU
  • Ottimizzazione della memoria, delle dimensioni del batch e della posizionamento dei dispositivi
  • Tuning delle prestazioni e diagnostica

Inferenza Containerizzata e Distribuzione di Modelli

  • Creazione di container pronti per l'inferenza
  • Gestione di carichi di lavoro ad alto carico su GPU
  • Integrazione dei runner e delle API dei modelli

Scalabilità dei Carichi di Lavoro GPU con Docker

  • Strategie per l'addestramento distribuito GPU
  • Scalabilità di microservizi di inferenza
  • Coordinazione di sistemi AI multi-container

Sicurezza e Affidabilità per Container Abilitati per GPU

  • Garanzia di un accesso sicuro alla GPU in ambienti condivisi
  • Rafforzamento delle immagini dei container
  • Gestione degli aggiornamenti, delle versioni e della compatibilità

Riassunto e Passaggi Successivi

Requisiti

  • Conoscenza dei fondamenti del deep learning
  • Esperienza con Python e framework AI comuni
  • Familiarità con concetti di base di containerizzazione

Pubblico Obiettivo

  • Ingegneri di deep learning
  • Team di ricerca e sviluppo
  • Allenatori di modelli AI
 21 Ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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