Episodio

Machine Learning accelerato con GPU con WSL 2

Tabs vs Spaces

Clarke Rahig illustrerà un po' di cosa significa accelerare la GPU per facilitare il training di modelli di Machine Learning (ML), introdurre concetti come parallelismo e quindi mostrare come configurare ed eseguire il flusso di lavoro di Machine Learning completo (inclusa l'accelerazione GPU) con NVIDIA CUDA e TensorFlow in WSL 2.

Inoltre, dimostrerà come gli studenti e i principianti possono iniziare a creare conoscenze nello spazio di Machine Learning (ML) sull'hardware esistente usando il pacchetto TensorFlow con DirectML.

Capitoli
  • 00:00 - Introduzione
  • 00:49 - Che cos'è Machine Learning (ML)?
  • 01:24 - Che cos'è l'accelerazione GPU?
  • 02:18 - È possibile eseguire il flusso di lavoro ml completo all'interno di WSL?
  • 02:52 - Come è possibile sfruttare NVIDIA CUDA all'interno di WSL?
  • 03:39 - Ricerca per categorie configurare NVIDIA CUDA all'interno di WSL?
  • 11:07 - Esiste un modo per sfruttare la GPU esistente?
  • 11:26 - Ricerca per categorie configurare Tensorflow con DirectML?
  • 14:00 - Schede e spazi?
  • 14:29 - Novità? Dove posso trovare ulteriori informazioni?
Connessione