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インストラクターによるワークショップ
ディープラーニングの基礎 - マルチ GPU

このワークショップでは、データを大量に利用するアプリケーションに必要なトレーニング時間を短縮する目的で、マルチ GPU テクノロジでディープニューラルネットワークをトレーニングするための手法を学習します。ディープラーニングのツール、フレームワーク、ワークフローを使用してニューラルネットワークをトレーニングすることで、Horovod マルチ GPU を実装するための概念を学習します。この概念は、効率的な分散型ソフトウェアを簡単に記述し、たくさんの GPU でモデルをトレーニングするときに精度を維持するものです。

学習目標

ワークショップの終わりには、次のことが理解されています。

トレーニングの並列化で必須のツールである確率的勾配降下法 (SGD)
バッチサイズとそれがトレーニングの時間と精度に与える影響
シングル GPU 実装を Horovod マルチ GPU 実装に変えること
複数の GPU でトレーニングするときに高い精度を維持するための手法

ワークショップデータシートをダウンロードする (PDF 73.3 KB)

ワークショップの概要

序論 (15 分)	インストラクターの紹介。 courses.nvidia.com/join でアカウントを作成する
確率的勾配降下法とバッチサイズの影響 (120 分)	順次シングルスレッドデータ処理にともなう問題と、並列処理でアプリケーションをスピードアップするための理論を理解する。損失関数、勾配降下法、SGD を学習する。バッチサイズが精度とトレーニング時間に与える影響について知る。
休憩 (60 分)
Horovod を使用した複数の GPU でのトレーニング (120 分)	Horovod を使用し、複数の GPU でトレーニングすることの長所を知る。 Fashion-MNIST データセットでのシングル GPU トレーニングを Horovod マルチ GPU 実装に変換する方法について学習する。
休憩 (15 分)
複数の GPU に移行するときにモデルの精度を維持する (120 分)	複数の GPU でトレーニングを並列化するときに精度が下がる理由を理解する。トレーニングを複数の GPU に拡張するときに精度を維持するためのツールを学習する。
最終確認 (15 分)	主要な学習事項をおさらいし、質問に答える。評価を完了し、証明書を取得する。ワークショップアンケートに回答する。独自の AI アプリケーション開発環境を設定する方法について学習する。

ワークショップの詳細

時間: 8 時間

価格: 価格についてはお問い合わせください。

前提条件: 勾配降下法モデルトレーニングの経験

テクノロジ: TensorFlow、Keras、Horovod

評価の種類: コードベース

証明書: 評価が正常に完了すると、NVIDIA DLI 証明書が参加者に贈られます。これは専門分野の能力を証明するものであり、プロフェッショナルとしてのキャリアアップを支援します。

ハードウェア要件: 最新版の Chrome または Firefox を実行できるデスクトップコンピューターまたはノート PC。参加者は全員、完全に設定が終わっている状態でクラウドに置かれている GPU 対応サーバーに専用アクセスできます。

言語: 英語、韓国語、中国語 (簡体字)、中国語 (繁体字)

Upcoming Workshops

Pacific Time

GTC

Thu, Apr 15, 2021

9:00 a.m.–5:00 p.m.

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