Horovod を用いた分散ディープラーニングのトレーニングコース

Horovod は、TensorFlow、Keras、PyTorch、Apache MXNet を活用して、ディープラーニングモデルの高速かつ効率的な分散学習を可能にするオープンソースのフレームワークです。単一 GPU で動作するように設計された学習スクリプトを、コードの最小限の変更だけで複数 GPU、あるいは複数ホストにスケールアップすることが可能です。

オンラインおよび現地での対面形式で提供される本インストラクター主導のライブトレーニングは、Horovod を活用して分散ディープラーニング学習を行い、並列稼働する複数 GPU 上でワークロードを効率的にスケールアップしたい開発者やデータサイエンティストを対象としています。

トレーニング終了時には、受講者は以下のことができるようになります：

• ディープラーニング学習タスクに適した開発環境を準備・構成する。

• Horovod をインストール・設定し、TensorFlow、Keras、PyTorch、Apache MXNet と連携させる。

• Horovod を活用して、複数 GPU で同時に実行されるようにディープラーニングワークロードをスケールアップする。

コースの形式

本コースは、インタラクティブな講義とディスカッションを通じて提供され、多数の演習と実践セッション、ライブラボ環境でのハンズオン実装によって支援されます。

コースのカスタマイズオプション

本コースは主に Horovod に焦点を当てていますが、TensorFlow、Keras、PyTorch、Apache MXNet などの補完的なツールやフレームワークも取り入れる場合があります。特定の要件やご要望がございましたら、お知らせください。トレーニング内容をそれに合わせて調整いたします。

カスタマイズ版のトレーニングをご希望の場合は、お問い合わせください。