User: Guest  Login
Document type:
Bachelorarbeit 
Author(s):
Nane-Maiken Zarges 
Title:
Evaluation of On-Node GPU Interconnects for Training Deep Neural Networks 
Translated title:
Evaluierung von On-Node GPU Interconnects für das Training von Deep Neural Networks 
Abstract:
Training deep neural networks is a computationally intensive task. The training time can be shortened by using hardware accelerators such as Graphics Processing Units (GPUs). Therefore, multi-GPU systems are used to speed up the training process. During the training process data needs to be copied from the CPU to the GPU and also between the GPUs. This thesis evaluates the performance of different on-node GPU interconnects: PCIe and NVLink. Microbenchmarks are designed and conducted to measure t...    »
 
Translated abstract:
Das Trainieren neuronaler Netze ist eine rechenintensive Aufgabe. Die Trainingszeit kann durch den Einsatz von Hardwarebeschleunigern wie beispielsweise Grafikkarten (GPUs) verkürzt werden. Aus diesem Grund werden Systeme mit mehreren GPUs genutzt, um den Trainingsprozess zu verkürzen. Während des Trainings müssen Daten von der CPU auf die GPU und zwischen den GPUs übertragen werden. Die vorliegende Arbeit evaluiert die Leistungsfähigkeit verschiedener GPU Verbindungen: PCIe und NVLink. Um die...    »
 
Keywords:
GPU, Deep Learning, Neural Networks, multi-GPU systems, GPU interconnects, NVLink, PCIe 
Subject:
DAT Datenverarbeitung, Informatik 
DDC:
000 Informatik, Wissen, Systeme 
Advisor:
Raoofy, Amir 
Referee:
Schulz, Martin (Prof. Dr.) 
Year:
2019 
Pages:
97 
Language:
en 
Language from translation:
de 
University:
Technische Universität München 
Faculty:
Fakultät für Informatik