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Efficiently using & analysing deep learning frameworks on HPC resources

NHR Tutorial
  • Datum: 28.11.2024 09:00 - 13:00 Uhr
  • Ort: online, link will be send out later
  • Teilnehmerbegrenzung: 80
  • Kontaktpersonen: Natalie Breidenbach, Holger Brunst
Deep Learning APIs such as TensorFlow or PyTorch usually do not guarantee efficient use of HPC resources. With existing HPC tools, the efficiency analysis of Deep Learning applications is more difficult than for classical HPC applications. This tutorial aims to bridge the gap between Deep Learning APIs and classical HPC infrastructure and presents practical approaches and recipes for efficient model training on HPC resources. Moreover, we show methods to analyze DeepLearning application's performance.

Further NHR-Courses at ZIH:https://tu-dresden.de/zih/hochleistungsrechnen/nhr-training

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Die Verarbeitung personenbezogener Daten wie Name, E-Mail-Adresse usw. erfolgt ausschließlich für diesen vorgenannten Zweck.

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Alle durch das Formular abgefragten Daten werden gespeichert. Zusätzlich werden ein Zeitstempel und ein Validierungs-Hash gespeichert.

Die Verarbeitung der personenbezogenen Daten erfolgt stets im Einklang mit der Datenschutz-Grundverordnung und in Übereinstimmung mit den für die TU Dresden geltenden Datenschutzbestimmungen. Die angegebenen Daten werden ausschließlich zur Vorbereitung, Durchführung und Nachbereitung (ggf. Rechnungen oder Nachsenden von Lehrgangsmaterialien) der Veranstaltung genutzt und nach deren Ende, spätestens jedoch nach 6 Monaten, gelöscht. Eine Datenübermittlung an Dritte erfolgt nicht. Ausgenommen hiervon ist die Übermittlung an ggf. externe Referent:innen der entsprechenden Veranstaltung. Die Angabe aller Daten ist freiwillig. Sie können diese Einwilligung verweigern oder mit Wirkung auf die Zukunft ohne Angabe von Gründen formlos mit einer Mail an register[at]mail.zih.tu-dresden.de widerrufen. In diesen Fällen ist eine Teilnahme an der Veranstaltung nicht oder nicht mehr möglich. Erfolgt der Widerruf nach Ende der Veranstaltung, werden Ihre Daten gelöscht sofern keine Rechtsgründe entgegenstehen.

Aus den personenbezogenen Daten können statistische Daten wie:

  • Anzahl der Teilnehmenden
  • Anzahl und Art der benötigten Kursmaterialien
  • Typ der Teilnehmenden (Beschäftigter, Sturierende, extern)

erstellt werden, um diese einer Wiederholung der Veranstaltung, zur Vorbereitung nutzen zu können.

Sie haben das Recht, jederzeit Auskunft über die zur Person verarbeiteten Daten sowie die möglichen Empfänger dieser Daten, an die diese übermittelt wurden, zu verlangen. Eine Antwort mit der Frist von einem Monat nach Eingang des Auskunftsersuchens steht Ihnen zu.

Sie haben zusätzlich das Recht, sich an den Datenschutzbeauftragten der TU Dresden sowie an die zuständige Aufsichtsbehörde für den Datenschutz wenden.

Dem Teilnehmer ist bekannt, dass er jederzeit Auskunft über die zur Person verarbeiteten Daten sowie die möglichen Empfänger dieser Daten, an die diese übermittelt wurden, verlangen kann und ihm eine Antwort mit der Frist von einem Monat nach Eingang des Auskunftsersuchens zusteht.

Stand: 17.06.2015 04:06
Autor: ZIH

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