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 期間 21 時間

コース概要

GPUアクセラレーションコンテナ化の入門

  • 深層学習ワークフローにおけるGPUの利用理解
  • DockerがGPUベースのワークロードをどのようにサポートするか
  • 重要なパフォーマンス上の考慮事項

NVIDIA Container Toolkitのインストールと設定

  • ドライバとCUDA互換性のセットアップ
  • コンテナ内のGPUアクセスの検証
  • ランタイム環境の設定

GPU対応Dockerイメージの構築

  • CUDAベースイメージの使用
  • GPU対応コンテナでのAIフレームワークのパッケージ化
  • 訓練および推論のための依存関係の管理

GPUアクセラレーションAIワークロードの実行

  • GPUを使用した訓練ジョブの実行
  • マルチGPUワークロードの管理
  • GPU使用率のモニタリング

パフォーマンスとリソース割り当ての最適化

  • GPUリソースの制限と分離
  • メモリ、バッチサイズ、デバイス配置の最適化
  • パフォーマンスチューニングと診断

コンテナ化された推論とモデルサービング

  • 推論対応コンテナの構築
  • GPU上での高負荷ワークロードのサービング
  • モデルランナーとAPIの統合

DockerによるGPUワークロードのスケーリング

  • 分散型GPU訓練のための戦略
  • 推論マイクロサービスのスケーリング
  • マルチコンテナAIシステムの調整

GPU対応コンテナのセキュリティと信頼性

  • 共有環境での安全なGPUアクセスの確保
  • コンテナイメージの強化(ハードニング)
  • 更新、バージョン、互換性の管理

まとめと次のステップ

要求

  • 深層学習の基本知識
  • Pythonおよび一般的なAIフレームワークの使用経験
  • 基本的なコンテナ化の概念への熟悉

対象者

  • 深層学習エンジニア
  • 研究開発チーム
  • AIモデルトレーナー

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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