Новости
Мастер-классы (старые)
Масштабирование глубокого обучения с фреймворком Horovod21 сентября, Вторник, 14:00 - 16:00 (Самара, GMT +4) Спикер: Дмитрий Миронов
Длительность: 2 часа Требования к слушателям: Знание языка программирования Python и опыт работы с моделями глубокого обучения в среде Python Краткое описание: Современные задачи глубокого обучения используют всё более крупные наборы данных и более сложные модели. В результате для эффективного и оперативного обучения моделей требуются значительные вычислительные мощности. В ходе мастер-класса вы узнаете, как масштабировать процесс глубокого обучения на несколько графических процессоров с помощью Horovod – среды распределённого обучения с открытым исходным кодом, изначально созданной компанией Uber. По завершении вы сможете использовать Horovod для эффективного масштабирования процесса глубокого обучения в своих новых или текущих проектах. Информация о спикере: Дмитрий Миронов — эксперт по оптимизации машинного обучения и инференса. С 2019 Дмитрий работает в Solutions Architect (NVIDIA) и помогает различным командам минимальными усилиями выжать максимальную производительность и точность из их вычислительных ресурсов. До этого он был CTO стартапа в компьютерном зрении, руководил разработкой нескольких успешных проектов. До начала карьеры в индустрии, Дмитрий закончил МФТИ и был аспирантом в Сколтехе, в лаборатории робототехники. |
Эффективное распознавание образов для отечественных VLIW-платформ22 сентября, Среда, 14:00 - 15:30 (Самара, GMT +4) Спикеры: Елена Евгеньевна Лимонова, Антон Всеволодович Трусов
Длительность: 1,5 часа Требования к слушателям: Знание С/С++ Краткое описание: В рамках мастер-класса мы расскажем про использование платформы Эльбрус для решения задач распознавания. Процессоры Эльбрус – это отечественные процессоры с VLIW-архитектурой, которая предоставляет широкие возможности реализации внутреннего параллелизма программ. Мы опишем ключевые особенности этой платформы, познакомим слушателей с доступными возможностями вычислительной оптимизации и эффективного программирования на примерах из области обработки изображений и нейросетевого распознавания. А также сравним работу распознающих приложений на процессорах Эльбрус различных поколений. Информация о спикерах: Елена Евгеньевна Лимонова – аспирант Федерального исследовательского центра «Информатика и управление» (ФИЦ ИУ), РАН. Основные направления научных исследований включают: распознавание образов, мобильные устройства, аппаратно-ориентированные нейронные сети. Антон Всеволодович Трусов – магистрант Московского физико-технического института (кафедра радиотехники и кибернетики). Основные направления научных исследований включают: распознавание образов, искусственный интеллект. |
