Temario del curso
Introducción a la contenerización acelerada por GPU
- Comprensión del uso de GPU en flujos de trabajo de aprendizaje profundo
- Cómo Docker soporta cargas de trabajo basadas en GPU
- Consideraciones clave de rendimiento
Instalación y configuración del Kit de herramientas de contenedores de NVIDIA
- Configuración de controladores y compatibilidad de CUDA
- Validación del acceso a GPU dentro de los contenedores
- Configuración del entorno de tiempo de ejecución
Construcción de imágenes de Docker habilitadas para GPU
- Uso de imágenes base de CUDA
- Empaquetado de marcos de IA en contenedores listos para GPU
- Gestión de dependencias para entrenamiento e inferencia
Ejecución de cargas de trabajo de IA aceleradas por GPU
- Ejecución de tareas de entrenamiento usando GPUs
- Gestión de cargas de trabajo multi-GPU
- Monitoreo de la utilización de GPU
Optimización del rendimiento y la asignación de recursos
- Limitación y aislamiento de recursos de GPU
- Optimización de memoria, tamaños de lote y ubicación de dispositivos
- Ajuste de rendimiento y diagnóstico
Inferencia en contenedores y servicio de modelos
- Construcción de contenedores listos para inferencia
- Servicio de cargas de trabajo de alta demanda en GPUs
- Integración de ejecutores de modelos y APIs
Escala de cargas de trabajo de GPU con Docker
- Estrategias para el entrenamiento distribuido de GPU
- Escala de microservicios de inferencia
- Coordinación de sistemas de IA multi-contenedor
Seguridad y fiabilidad para contenedores habilitados para GPU
- Asegurar un acceso seguro a GPU en entornos compartidos
- Refuerzo de imágenes de contenedores
- Gestión de actualizaciones, versiones y compatibilidad
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los fundamentos del aprendizaje profundo
- Experiencia con Python y marcos de IA comunes
- Familiaridad con conceptos básicos de contenerización
Público
- Ingenieros de aprendizaje profundo
- Equipos de investigación y desarrollo
- Entrenadores de modelos de IA
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