Effizientes Deep Learning-Training - Am praktischen Beispiel des Trainings des ResNet50 Models auf den ImageNet-Datensatz

Um beim Training von Deep Learning Modellen gute Ergebnisse innerhalb möglichst kurzer Trainingszeiten zu erreichen, ist es essentiell, schnellstmöglich passende Werte für die Trainingsparameter 'Lernrate' und 'Batch-Size' zu finden. Die Geschwindigkeit beim Auffinden der geeigneten Werten ist dabei abhängig vom zu trainierenden Model, der Menge der verwendeten Daten, aber auch von der Leistungsfähigkeit der zur Verfügung stehenden Hardware. Die Parameter-Suche kann sich daher als zeitlichen recht aufwendig erweisen, da ein Trainingsdurchlauf - je nach Modell und Anzahl der verwendeten Trainingsdaten - einige Tage dauern kann. Durch den parallelen Einsatz mehrerer GPUs lässt sich der zeitiche Aufwand schon um einen großen Faktor verringern.

Multi-GPU-Training mit Pytorch

Moderne Software-Anwendungen mit trainierten Deep-Learning-Modellen erfordern eine hohe Anzahl an parallelen Berechnungen. Da grafische Prozessoreinheiten (GPUs) mehr Prozessor-Kerne (>10000) bieten, als klassische CPUs (<=64), ist die Verwendung von GPUs für die meisten Deep-Learning-Anwendungen obligatorisch. Um die Rechenleistung weiter zu steigern, lassen sich AIME Server mit bis zu acht GPUs ausrüsten und kürzestmögliche Durchlaufzeiten erreichen. Um die volle Leistung von AIME-Maschinen zu nutzen, ist es wichtig sicherzustellen, dass alle installierten GPUs am Training effektiv teilnehmen.

Deep Learning GPU Benchmarks 2021

Wie kommt man zu effektiven Turnaround-Zeiten in seinen Machine-Learning Projekten? In diesem Artikel wird ein Überblick über die Deep-Learning Leistung aktueller, in diesem Bereich eingesetzter High-End-GPUs gegeben. Enthalten sind die neuesten Angebote von NVIDIA - die Ampere GPU-Generation. Auch die Leistung von Multi-GPU-Setups, wie z.B. einer quad RTX 3090-Konfiguration, wird bewertet. Übersicht der getesteten GPUs Obwohl wir nur eine kleine Auswahl aller verfügbaren GPUs getestet haben, sind wir der Meinung, dass wir alle GPUs abdecken, die sich aufgrund ihrer Rechenleistung, Speicherausbau und ihrer Kompatibilität mit aktuellen Deep-Learning-Frameworks derzeit am besten für Deep-Learning-Training und -Entwicklungen eignen.

AIME GPU Server: Komfortable PyTorch und Tensorflow Entwicklung

Moderne KI-Entwicklung, insbesondere das Trainieren von Deep-Learning-Modellen, stößt schnell an die Leistungsgrenzen herkömmlicher PCs und Notebooks. AIME Multi-GPU-Server bieten mit ihrer hierauf optimierten Hardware die perfekte Lösung für Deep-Learning-Aufgaben, und erreichen schnellstmögliche Durchlaufzeiten für das Anlernen von KI-Modellen. Mit einer modernen IDE gestaltet sich die Software-Entwicklung auf einem lokalen Computer komfortabel - aber wie kann man die Leistung eines remote betriebenen AIME Multi-GPU-Servers genauso bequem nutzen? Um Ihren Code mit der vollen Leistung der AIME Multi-GPU-Server berechnen lassen zu können, müssen Sie zuerst den Code und die Daten in den Speicher des Remote-Computers übertragen. Der einfachste Weg, dies zu erreichen, besteht darin, alle Daten auf die Festplatte des Remote-Computers zu kopieren, was bei Projekten mit vielen Dateien und Ordnern schnell sehr unpraktisch wird.

Deep Learning GPU Benchmarks 2020

Wie kommt man zu effektiven Turnaround-Zeiten in seinen Machine-Learning Projekten? In diesem Artikel wird ein Überblick über die Deep-Learning Leistung aktueller, in diesem Bereich eingesetzter High-End-GPUs gegeben. Enthalten sind die neuesten Angebote von NVIDIA - die Ampere GPU-Generation. Auch die Leistung von Multi-GPU-Setups, wie z.B. einer quad RTX 3090-Konfiguration, wird bewertet.

Wie man eine Remote Desktop Verbindung zu einem AIME-Server herstellt

Eine Anleitung, wie man eine Remote-Desktop-Protocol (RDP) Verbindung mit SSH Tunnel zu den AIME-Servern herstellt. Dabei wird die die Einrichtung sowohl über die Kommandozeile als auch mit verschiedenen Programmen mit grafischer Oberfläche für Linux, Windows 10 und macOS demonstriert.