Скачать с ютуб Distributed Training with PyTorch on Piz Daint - Session 1 в хорошем качестве
Distributed Training with PyTorch on Piz Daint - Session 1
3 года назад
Из-за периодической блокировки нашего сайта РКН сервисами, просим воспользоваться резервным адресом:
Загрузить через dTub.ru Загрузить через ClipSaver.ruСкачать бесплатно Distributed Training with PyTorch on Piz Daint - Session 1 в качестве 4к (2к / 1080p)
У нас вы можете посмотреть бесплатно Distributed Training with PyTorch on Piz Daint - Session 1 или скачать в максимальном доступном качестве, которое было загружено на ютуб. Для скачивания выберите вариант из формы ниже:
Загрузить музыку / рингтон Distributed Training with PyTorch on Piz Daint - Session 1 в формате MP3:
Роботам не доступно скачивание файлов. Если вы считаете что это ошибочное сообщение - попробуйте зайти на сайт через браузер google chrome или mozilla firefox. Если сообщение не исчезает - напишите о проблеме в обратную связь. Спасибо.
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса savevideohd.ru
Distributed Training with PyTorch on Piz Daint - Session 1
The Piz Daint supercomputer at CSCS provides an ideal platform for supporting intensive deep learning workloads as it comprises thousands of Tesla GPU compute nodes communicating through a high-speed interconnect. In this three-day course, we will look at how to run distributed deep learning workloads with PyTorch on Piz Daint. This course is an update from last years’s workshop Efficient and Distributed Training with TensorFlow on Piz Daint. In this year's edition we will be using the PyTorch software ecosystem. The main focus of the course will be training modules with PyTorch taking advantage of Piz Daint's setup of multiple single-gpu nodes. As a consequence, this course is addressed to scientists who are planning or are already engaged in intensive machine learning workloads and wish to start using PyTorch on Piz Daint.
Comments
