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課程簡介

GPU 加速容器化入門

  • 理解 GPU 在深度學習工作流中的使用
  • Docker 如何支持基於 GPU 的負載
  • 關鍵性能考量

安裝和配置 NVIDIA Container Toolkit

  • 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
  • 將 AI 框架打包到支持 GPU 的容器中
  • 管理訓練和推理的依賴項

運行 GPU 加速的 AI 負載

  • 使用 GPU 執行訓練任務
  • 管理多 GPU 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、批次大小和设备放置
  • 性能調試和診斷

容器化推理與模型服務

  • 構建準備好推理的容器
  • 在 GPU 上提供高負載工作流
  • 整合模型運行器和 API

使用 Docker 擴展 GPU 負載

  • 分布式 GPU 訓練策略
  • 擴展推理微服務
  • 協調多容器 AI 系統

支持 GPU 的容器的安全性和可靠性

  • 確保共享環境中安全的 GPU 訪問
  • 強化容器鏡像
  • 管理更新、版本和兼容性

總結與後續步驟

最低要求

  • 理解深度學習基礎知識
  • 具備 Python 和常見 AI 框架的使用經驗
  • 熟悉基本的容器化概念

受眾

  • 深度學習工程師
  • 研究和開發團隊
  • AI 模型訓練師
 21 小時

客戶評論 (3)

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