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課程簡介
GPU加速容器化簡介
- 瞭解GPU在深度學習工作流中的使用
- Docker如何支持基於GPU的工作負載
- 關鍵性能考慮因素
安裝和配置NVIDIA容器工具包
- 設置驅動程序和CUDA兼容性
- 驗證容器內的GPU訪問
- 配置運行時環境
構建支持GPU的Docker鏡像
- 使用CUDA基礎鏡像
- 在GPU就緒的容器中打包AI框架
- 管理訓練和推理的依賴項
運行GPU加速的AI工作負載
- 使用GPU執行訓練任務
- 管理多GPU工作負載
- 監控GPU利用率
優化性能和資源分配
- 限制和隔離GPU資源
- 優化內存、批處理大小和設備放置
- 性能調優和診斷
容器化推理和模型服務
- 構建推理就緒的容器
- 在GPU上服務高負載工作負載
- 集成模型運行器和API
使用Docker擴展GPU工作負載
- 分佈式GPU訓練策略
- 擴展推理微服務
- 協調多容器AI系統
GPU支持容器的安全性和可靠性
- 確保共享環境中的GPU訪問安全
- 加固容器鏡像
- 管理更新、版本和兼容性
總結與下一步
最低要求
- 瞭解深度學習基礎知識
- 具備Python和常見AI框架的經驗
- 熟悉基本的容器化概念
受衆
- 深度學習工程師
- 研究與開發團隊
- AI模型訓練師
21 時間:
客戶評論 (5)
OC is new to us and we learnt alot and the labs were excellent
sharkey dollie
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Very informative and to the point. Hands on pratice
Gil Matias - FINEOS
課程 - Introduction to Docker
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Dinesh Panchal - AXA XL
課程 - Advanced Docker
It gave a good grounding for Docker and Kubernetes.
Stephen Dowdeswell - Global Knowledge Networks UK
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I mostly enjoyed the knowledge of the trainer.