Deployment and Usage Guide for Running AI Workloads on Red Hat OpenShift and NVIDIA DGX Systems with IBM Spectrum Scale
२०२० नोभेम्बर · IBM Redbooks
इ-पुस्तक
60
पृष्ठहरू
family_home
योग्य
info
यो इ-पुस्तकका बारेमा
This IBM® Redpaper publication describes the architecture, installation procedure, and results for running a typical training application that works on an automotive data set in an orchestrated and secured environment that provides horizontal scalability of GPU resources across physical node boundaries for deep neural network (DNN) workloads.
This paper is mostly relevant for systems engineers, system administrators, or system architects that are responsible for data center infrastructure management and typical day-to-day operations such as system monitoring, operational control, asset management, and security audits.
This paper also describes IBM Spectrum® LSF® as a workload manager and IBM Spectrum Discover as a metadata search engine to find the right data for an inference job and automate the data science workflow. With the help of this solution, the data location, which may be on different storage systems, and time of availability for the AI job can be fully abstracted, which provides valuable information for data scientists.
यो इ-पुस्तकको मूल्याङ्कन गर्नुहोस्
हामीलाई आफ्नो धारणा बताउनुहोस्।
जानकारी पढ्दै
स्मार्टफोन तथा ट्याबलेटहरू
Android र iPad/iPhone का लागि Google Play किताब एप को इन्स्टल गर्नुहोस्। यो तपाईंको खातासॅंग स्वतः सिंक हुन्छ र तपाईं अनलाइन वा अफलाइन जहाँ भए पनि अध्ययन गर्न दिन्छ।
ल्यापटप तथा कम्प्युटरहरू
तपाईं Google Play मा खरिद गरिएको अडियोबुक आफ्नो कम्प्युटरको वेब ब्राउजर प्रयोग गरेर सुन्न सक्नुहुन्छ।
eReaders र अन्य उपकरणहरू
Kobo eReaders जस्ता e-ink डिभाइसहरूमा फाइल पढ्न तपाईंले फाइल डाउनलोड गरेर उक्त फाइल आफ्नो डिभाइसमा ट्रान्स्फर गर्नु पर्ने हुन्छ। ती फाइलहरू पढ्न मिल्ने इबुक रिडरहरूमा ती फाइलहरू ट्रान्स्फर गर्नेसम्बन्धी विस्तृत निर्देशनहरू प्राप्त गर्न मद्दत केन्द्र मा जानुहोस्।
