연락처 정보

코스 개요

GPU 가속 컨테이너화 입문

  • 딥러닝 워크플로우에서의 GPU 사용 이해
  • Docker가 GPU 기반 워크로드를 지원하는 방식
  • 주요 성능 고려 사항

NVIDIA Container Toolkit 설치 및 구성

  • 드라이버 및 CUDA 호환성 설정
  • 컨테이너 내부 GPU 접근 권한 검증
  • 런타임 환경 구성

GPU 지원 Docker 이미지 구축

  • CUDA 기본 이미지 활용
  • AI 프레임워크를 GPU 준비된 컨테이너에 패키징
  • 학습 및 추론용 종속성 관리

GPU 가속 AI 워크로드 실행

  • GPU를 활용한 학습 작업 실행
  • 멀티 GPU 워크로드 관리
  • GPU 사용률 모니터링

성능 및 리소스 할당 최적화

  • GPU 리소스 제한 및 격리
  • 메모리, 배치 크기 및 장치 배치 최적화
  • 성능 튜닝 및 진단

컨테이너화된 추론 및 모델 서빙

  • 추론 준비된 컨테이너 구축
  • GPU에서 높은 부하 워크로드 서빙
  • 모델 러너 및 API 통합

Docker를 활용한 GPU 워크로드 스케일링

  • 분산 GPU 학습 전략
  • 추론 마이크로서비스 확장
  • 멀티 컨테이너 AI 시스템 조정

GPU 지원 컨테이너의 보안 및 안정성

  • 공유 환경에서의 안전한 GPU 접근 보장
  • 컨테이너 이미지 강화
  • 업데이트, 버전 및 호환성 관리

요약 및 다음 단계

요건

  • 딥러닝 기초 지식 이해
  • Python 및 일반 AI 프레임워크 사용 경험
  • 기본 컨테이너 개념에 대한 친숙함

대상 수강생

  • 딥러닝 엔지니어
  • 연구 및 개발 팀
  • AI 모델 트레이너
 21 시간

참가자 수


참가자별 가격

회원 평가 (3)

예정된 코스

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