Rescale におけるディープラーニング
ディープラーニングは機械学習のサブ分野であり、多数のパラメーターを持つ予測モデルに焦点を当てており、通常は階層化された計算グラフとして構成されます。 急速に好まれてきています モデルシステムの数値的、記号的、または論理的表現... その他 多くの特徴を持つサンプルを含む大規模なデータセットに最適です。
Rescale は GPU ベースを提供します (HPC)高度なアプリケーションを実行するための並列処理の使用 その他 クラウドで深層学習モデルをトレーニングするためのノードとクラスター。 Rescale は、モデルのバッチ トレーニングと、Rescale Desktop を介したインタラクティブなデータ分析をサポートしています。 低コストの前世代の K80 から NVLink を備えた最新のマルチ GPU P100 まで、幅広い GPU 構成が利用可能 相互接続計算ノードが通信するために使用するケーブルとスイッチ その他。 クラスターは、最も一般的な深層学習フレームワークから選択して事前構成できます。
このページでは、XNUMX つの異なるアプリケーションに対するさまざまな Rescale ジョブの例を紹介します。 クリックしてください Import Job Setup ボタンをクリックしてサンプル ジョブのクローンをアカウントに作成し、送信できるようにします。 クリックしてください Get Job Results ボタンをクリックして、完全なセットアップと完成した例の結果を確認します。
設定および送信方法の詳細については、 基本的なジョブ、チュートリアルを参照してください ここから.
セットアップと起動方法の詳細については、 デスクトップセッション、チュートリアルを参照してください ここから.