Proposta de Avaliação Prática de Frameworks para a Distribuição de Redes de Aprendizado Profundo - Solórzano, Ana Luisa; Schnorr, Lucas (Anais da Escola Regional de Alto Desempenho da Região Sul (ERAD-RS), 2021)
Frameworks para distribuir o treinamento de aprendizado profundo usam estruturas aplicáveis a sistemas de computação de alto desempenho, e propõe fácil utilização pelo usuário. Um dos principais desaﬁos dos frameworks é escalar o treinamento para múltiplos processadores, como CPUs e GPUs, sem perder desempenho e precisão com a sobrecarga de comunicações. Este trabalho propõe uma avaliação prática de frameworks recentes tais como Horovod, LBANN e Tarantella para distribuição de Redes de Aprendizado Profundo.