Deep Learning (DL) đang trở thành một công cụ quan trọng cho nghiên cứu và được ứng dụng vào nhiều lĩnh vực khác nhau trong cuộc sống. Ứng dụng DL trong bài báo dự báo, cảnh báo liên quan đến khí tượng thủy văn đang là một hướng nghiên cứu tiềm năng và có nhiều thách thức. | Nâng cao hiệu năng của Deep Learning trong hệ thống tính toán hiệu năng cao Cray-XC40 DOI 709 .63-70 BÀI BÁO KHOA HỌC NÂNG CAO HIỆU NĂNG CỦA DEEP LEARNING TRONG HỆ THỐNG TÍNH TOÁN HIỆU NĂNG CAO CRAY-XC40 Ngô Văn Mạnh 1 Nguyễn Thị Hiền2 Nguyễn Xuân Hoài3 Đặng Văn Nam4 Nguyễn Việt Huy5 Tóm tắt Deep Learning DL đang trở thành một công cụ quan trọng cho nghiên cứu và được ứng dụng vào nhiều lĩnh vực khác nhau trong cuộc sống. Ứng dụng DL trong bài báo dự báo cảnh báo liên quan đến khí tượng thủy văn đang là một hướng nghiên cứu tiềm năng và có nhiều thách thức. Với lượng dữ liệu đầu vào lớn và yêu cầu dự đoán nhanh tức thời tính chính xác cao là những điểm khiến cho mạng nơ ron trong DL trở nên phức tạp và bị hạn chế trong hiệu suất tính toán thời gian tính toán bị kéo dài so với yêu cầu nghiệp vụ dự báo cảnh báo thực tế. Tính toán hiệu năng cao High Performance Computing - HPC với số lượng nút tính toán lớn được sử dụng để giải quyết các vấn đề hạn chế của DL trong bài toán dữ liệu lớn. Hãng Cray đã cung cấp một module cắm Cray Programming Environments DL Plugin Cray PE DL Plugin cho phép lập trình DL trên môi trường song song cho tính toán hiệu năng cao. Trong bài báo này nghiên cứu trình bày phương pháp thiết lập cấu hình mạng nơ ron trong DL sử dụng Tensorflow trên nền tảng Cray-XC40. Từ khóa Công cụ Cray PE DL học sâu. Ban Biên tập nhận bài 12 12 2019 Ngày phản biện xong 05 1 2020 Ngày đăng bài 25 01 2020 1. Đặt vấn đề nhãn. Một bước của SGD sử dụng một tập con Trí tuệ nhân tạo AI đã thay đổi cách thức ngẫu nhiên của bộ dữ liệu được gọi là một lô mà các viện nghiên cứu và các ngành công để tính toán các đạo hàm riêng cho mỗi tham số nghiệp giải quyết một loạt các vấn đề phức tạp. điều chỉnh được trong mạng. Các đạo hàm riêng Đặc biệt Deep Learning DL với mạng nơ ron này hoặc các biến thiên riêng đo sự khác biệt là một công cụ mạnh để trích xuất thông tin từ bộ giữa đầu ra của mạng nơ-ron và các giá trị quan dữ liệu lớn thông qua hoạt động .
