dc.rights.license | CC6 | en_US |
dc.contributor.author | LERAT, Jean-Sébastien | |
dc.contributor.author | Mahmoudi, Ahmed Sidi | |
dc.contributor.author | Mahmoudi, Saïd | |
dc.date.accessioned | 2022-11-28T11:07:02Z | |
dc.date.available | 2022-11-28T11:07:02Z | |
dc.date.issued | 2021 | |
dc.identifier.uri | https://luck.synhera.be/handle/123456789/1688 | |
dc.description.abstract | Le 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.iso | FR | en_US |
dc.publisher | Mardi des Chercheurs | en_US |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nd/2.0/ | en_US |
dc.title | Comparaison des frameworks d'apprentissage profond sur un seul noeud de calcul | en_US |
dc.type | Acte de conférence ou de colloque | en_US |
synhera.classification | Ingénierie, informatique & technologie | en_US |
synhera.institution | HE en Hainaut | en_US |
synhera.otherinstitution | UMONS | en_US |
dc.description.version | Non | en_US |
dc.rights.holder | Auteurs | en_US |