Lumi-supercomputer/LUMI-AI-Guide
📚 Учебное пособиеLumi-supercomputer
Исчерпывающее руководство по масштабированию машинного обучения и распределенному обучению на суперкомпьютере LUMI.
LUMI AI Guide представляет собой подробное техническое руководство по миграции моделей машинного обучения из локальных или облачных сред на суперкомпьютер LUMI. Оно решает специфические задачи HPC, фокусируясь на стратегиях распределенного обучения с использованием PyTorch, эффективной обработке данных и масштабировании на несколько узлов. Руководство включает документацию по профилированию приложений для выявления узких мест, оптимизации использования GPU и управлению масштабными задачами в экосистеме LUMI. Оно содержит примеры кода и архитектурные рекомендации, гарантирующие эффективное использование вычислительной мощности платформы. Будь то синхронизация GPU или сложные MLOps-конвейеры, этот репозиторий является центральным узлом для освоения суперкомпьютерного ИИ.
💡Основное
- ├─Распределенное обучение на узлах
- ├─HPC-оптимизированные PyTorch процессы
- └─Масштабируемый MLOps для суперкомпьютеров
🎯Для
- ├─ИИ-исследователи
- ├─HPC-инженеры
- └─Специалисты по Data Science