Veranstaltungen

26.01.2021

Dienstag, 10:00

online

IAS-Seminar "Towards scalable AI: Opportunities & challenges of distributed Deep Learning"

Michael Schmitz für Helmholtz/HIDA

Ein Großteil der jüngsten Fortschritte im Deep Learning wurde dadurch erzielt, dass die Datensätze und Deep Neural Networks (DNNs) immer größer wurden und damit an die Grenzen der verfügbaren Hardware- und Softwarefähigkeiten stießen.

In diesem Seminar wird Dr. Peter Labus (Teamleitung Large Scale Deep Learning, Fraunhofer-Institut für Techno- und Wirtschaftsmathematik ITWM, Kaiserslautern) einen Überblick über die Möglichkeiten geben, wie High Performance Computing dazu dienen kann, Deep Learning-Methoden zu skalieren und zu verbessern. Insbesondere wird auf die jüngste Arbeit eingegangen, die Neural Architecture Search verwendet, um den Energieverbrauch für DNN-Inferenz auf FPGAs zu minimieren, sowie auf das Deep Learning Framework Tarantella für verteiltes DNN-Training auf CPUs und GPUs.

Weitere Informationen finden Sie auf der Website.

Wann?

26.01.2021 von 10 Uhr bis 11 Uhr 

Wo?

online über Zoom

download