Parcourir Sciences Et Techniques par auteur "Mahmoudi, Ahmed Sidi"
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Apprentissage profond distribué : d’un seul nœud vers plusieurs nœuds de calcul
2022, HE en HainautActe de conférence ou de colloqueL'utilisation croissante de l'apprentissage profond (DL) exploite des modèles de plus en plus complexes avec une quantité croissante de données. Le DL distribué (DLL) permet d'entraîner rapidement des modèles en répartissant la charge de calcul. Nous proposons une approche empirique pour accélérer la distribution en se concentrant sur les stratégies de parallélisation locales. Les résultats ... -
Comparaison des frameworks d'apprentissage profond sur un seul noeud de calcul
2021, HE en HainautActe de conférence ou de colloqueLe 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 ... -
Deep Learning Frameworks: Performances Analysis
2021, HE en HainautActe de conférence ou de colloqueThe fourth industrial revolution use modern technologies that produce a continues flow of data. This large amount of data cannot be analyzed with traditional technologies to detect and diagnose problem without the need of a human. Deep learning consists of a set of methods based on neural networks that can process and extract information from a such amount of data. Deep learning frameworks provide ...