Legion - Automatizando el Límite del Sistema Multi-GPU para el Entrenamiento de GNN a Escala de Miles de Millones

Resumen

Sistema innovador para acelerar el entrenamiento de GNN a escala de miles de millones utilizando almacenamiento en caché de múltiples GPU, particionamiento jerárquico y gestión automática, superando significativamente las soluciones existentes.

Programa de estudio

• Introducción a Legion
Panorama de Sistemas Multi-GPU
Desafíos en el Entrenamiento de GNN a Escala de Miles de Millones
• Fundamentos de Redes Neuronales de Grafos (GNN)
Conceptos Básicos de la Arquitectura GNN
Aplicaciones de GNN en Diversos Dominios
• Arquitectura del Sistema Multi-GPU
Conceptos Básicos de GPU y Procesamiento Paralelo
Integración y Comunicación en Sistemas Multi-GPU
• Técnicas Avanzadas en el Entrenamiento de GNN
Estrategias de Particionamiento Jerárquico
Mecanismos de Caché Multi-GPU
Segmentación y Distribución de Datos
• Gestión Automática en Sistemas GNN
Asignación de Recursos y Balanceo de Carga
Escalado Dinámico y Optimización
• Diseño del Sistema Legion
Principios Básicos de Legion
Componentes Arquitectónicos e Innovaciones
• Análisis Comparativo
Métricas de Rendimiento y Referencias
Comparación con Soluciones de Entrenamiento de GNN Existentes
• Implementación Práctica
Configuración de un Entorno Multi-GPU
Práctica con Legion: Instalación y Configuración
Ejecución de una Sesión de Entrenamiento de GNN con Legion
• Estudios de Caso y Aplicaciones Reales
Despliegues Exitosos de Legion
Perspectivas y Lecciones Aprendidas
• Direcciones Futuras en el Entrenamiento de GNN Multi-GPU
Tendencias y Tecnologías Emergentes
Oportunidades de Investigación y Desafíos
• Conclusión del Curso y Evaluación
Resumen y Puntos Clave
Evaluación Final y Retroalimentación

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Asignaturas

Charlas de conferencia