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Comparaison des frameworks d'apprentissage profond sur un seul noeud de calcul

dc.rights.licenseCC6en_US
dc.contributor.authorLERAT, Jean-Sébastien
dc.contributor.authorMahmoudi, Ahmed Sidi
dc.contributor.authorMahmoudi, Saïd
dc.date.accessioned2022-11-28T11:07:02Z
dc.date.available2022-11-28T11:07:02Z
dc.date.issued2021
dc.identifier.urihttps://luck.synhera.be/handle/123456789/1688
dc.description.abstractLe deep learning est un domaine en plein expansion, expérimenté et mis en production à travers des frameworks. Ceux-ci sont exploités aussi bien sur des clusters de calcul que sur des cartes embarquées comme la Jeston Nano de Nvidia. De plus en plus souvent, la charge de travail est distribuée sur différents nœuds de calcul sans considérer le choix du framework. Dans ce travail, nous analysons et comparons ces frameworks.en_US
dc.language.isoFRen_US
dc.publisherMardi des Chercheursen_US
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nd/2.0/en_US
dc.titleComparaison des frameworks d'apprentissage profond sur un seul noeud de calculen_US
dc.typeActe de conférence ou de colloqueen_US
synhera.classificationIngénierie, informatique & technologieen_US
synhera.institutionHE en Hainauten_US
synhera.otherinstitutionUMONSen_US
dc.description.versionNonen_US
dc.rights.holderAuteursen_US


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