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코스 개요
GPU 가속 컨테이너화 소개
- 딥러닝 워크플로에서 GPU 사용 이해
- Docker가 GPU 기반 작업을 어떻게 지원하는지
- 주요 성능 고려 사항
NVIDIA 컨테이너 툴킷 설치 및 구성
- 드라이버 및 CUDA 호환성 설정
- 컨테이너 내에서 GPU 액세스 검증
- 런타임 환경 구성
GPU 활성화 Docker 이미지 구축
- CUDA 베이스 이미지 사용
- GPU 준비된 컨테이너에 AI 프레임워크 패키징
- 학습 및 추론을 위한 의존성 관리
GPU 가속 AI 작업 실행
- GPU를 사용한 학습 작업 실행
- 다중 GPU 작업 관리
- GPU 활용 모니터링
성능 및 리소스 할당 최적화
- GPU 리소스 제한 및 격리
- 메모리, 배치 크기, 장치 위치 최적화
- 성능 조정 및 진단
컨테이너화된 추론 및 모델 서빙
- 추론 준비된 컨테이너 구축
- GPU에서 고부하 작업 처리
- 모델 실행기 및 API 통합
Docker를 사용한 GPU 작업 확장
- 분산 GPU 학습 전략
- 추론 마이크로서비스 확장
- 다중 컨테이너 AI 시스템 조정
GPU 활성화 컨테이너의 보안 및 안정성
- 공유 환경에서 안전한 GPU 액세스 보장
- 컨테이너 이미지 강화
- 업데이트, 버전 및 호환성 관리
요약 및 다음 단계
요건
- 딥러닝 기초 이해
- Python 및 일반적인 AI 프레임워크 경험
- 기본 컨테이너화 개념에 대한 익숙함
대상
- 딥러닝 엔지니어
- 연구 및 개발 팀
- AI 모델 트레이너
21 시간
회원 평가 (5)
OC is new to us and we learnt alot and the labs were excellent
sharkey dollie
코스 - OpenShift 4 for Administrators
Very informative and to the point. Hands on pratice
Gil Matias - FINEOS
코스 - Introduction to Docker
Labs and technical discussions.
Dinesh Panchal - AXA XL
코스 - Advanced Docker
It gave a good grounding for Docker and Kubernetes.
Stephen Dowdeswell - Global Knowledge Networks UK
코스 - Docker (introducing Kubernetes)
I mostly enjoyed the knowledge of the trainer.
