Дата и время: четверг, 15 февраля 2018 г., в 15:00

Место: комната 310, Лаборатория информационных технологий

Тема доклада: «Использование кластера HybriLIT для ускорения расчетов на примере задач машинного обучения»

Докладчик: Гончаров П.В. (ГГТУ, Беларусь), Матвеев М.А. (ОИЯИ)

Аннотация:

За последнее десятилетие тема самообучающихся алгоритмов, таких как глубокие нейросети, приобрела особую популярность. Сама идея зародилась еще в 50-е годы прошлого столетия, но аппаратное и программное обеспечение того времени являлось препятствием для исследований.
Появление систем параллельных вычислений и фреймворков, таких как TensorFlow, Theano и Caffe, обеспечивающих распараллеливание алгоритмов на уровне библиотек, позволило ускорить время обучения и вывода в десятки раз при использовании современного графического ускорителя и технологии CUDA.
Было разработано четыре приложения: для классификации сжатых изображений, распознавания сортов твердой пшеницы, предсказания уровня загрязнения окружающей среды и двухступенчатый алгоритм для реконструкции траекторий элементарных частиц в GEM детекторах. Программы написаны на языке Python с использованием библиотек Keras и TensorFlow.
Проведение расчетов на виртуальной машине HybriLIT с графическим ускорителем NVIDIA Tesla M60 показывает значительный прирост скорости обучения и вывода.