Мастер-классы

 

Масштабирование глубокого обучения с фреймворком Horovod

21 сентября, Вторник, 14:00 - 16:00 (Самара, GMT +4)

Спикер: Дмитрий Миронов

Mironov

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-платформ

22 сентября, Среда, 14:00 - 15:30 (Самара, GMT +4)

Спикеры: Елена Евгеньевна Лимонова, Антон Всеволодович Трусов

Limonova   Trusov

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.

Контакты


secretary@itnt-conf.org - ответственный секретарь Конференции

tech@itnt-conf.org - техническая поддержка

Адрес: 443001, г.Самара, Молодогвардейская, 151

Галерея


team1
team2
team3
team4
team5
team6
team7
team8
team9
Back to Top