{"id":10696,"date":"2021-12-20T12:00:35","date_gmt":"2021-12-20T11:00:35","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.rwth-aachen.de\/itc\/?p=10696"},"modified":"2023-05-12T10:55:12","modified_gmt":"2023-05-12T08:55:12","slug":"aixcelerate-2021-i-o-and-machine-learning-im-fokus","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.rwth-aachen.de\/itc\/2021\/12\/20\/aixcelerate-2021-i-o-and-machine-learning-im-fokus\/","title":{"rendered":"aiXcelerate 2021 \u2013 I\/O and Machine Learning im Fokus"},"content":{"rendered":"<div class=\"twoclick_social_bookmarks_post_10696 social_share_privacy clearfix 1.6.4 locale-de_DE sprite-de_DE\"><\/div><div class=\"twoclick-js\"><script type=\"text\/javascript\">\/* <![CDATA[ *\/\njQuery(document).ready(function($){if($('.twoclick_social_bookmarks_post_10696')){$('.twoclick_social_bookmarks_post_10696').socialSharePrivacy({\"txt_help\":\"Wenn Sie diese Felder durch einen Klick aktivieren, werden Informationen an Facebook, Twitter, Flattr, Xing, t3n, LinkedIn, Pinterest oder Google eventuell ins Ausland \\u00fcbertragen und unter Umst\\u00e4nden auch dort gespeichert. 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Er umfasst Vortr\u00e4ge, die f\u00fcr jedermann zug\u00e4nglich sind, und praktische Teile, in denen angemeldete Gruppen die erlernten Konzepte auf ihre eigenen Codes anwenden. Jedes Jahr konzentrieren wir uns auf ein anderes aktuelles Thema. In diesem Jahr, vom 6. bis 9. Dezember, konzentrierte sich aiXcelerate auf die Leistungsoptimierung f\u00fcr I\/O-intensive Arbeitslasten und Machine-Learning-Anwendungen. Aufgrund der anhaltenden Pandemie fand aiXcelerate in einem Online-Format statt. Die Pr\u00e4sentationen wurden live \u00fcber Zoom gehalten und Fragen sowie Diskussionen wurden \u00fcber einen speziellen Slack-Kanal gef\u00fchrt. T\u00e4glich kamen mehr als 20 Teilnehmer*innen.<\/p>\n<p><!--more--><\/p>\n<h3>I\/O<\/h3>\n<p>Das I\/O-Verhalten wissenschaftlicher Simulationen zu verstehen und zu verbessern ist nicht trivial, da es nicht nur Kenntnisse \u00fcber die Interna eines Simulationscodes, sondern auch \u00fcber die Dateisysteme eines bestimmten HPC-Systems erfordert. Der I\/O-Teil umfasste daher ein breites Spektrum an Informationen, von verf\u00fcgbaren Dateisystemen und deren Konfiguration und erwartetem Verhalten bis hin zu Details \u00fcber die Verwendung verf\u00fcgbarer I\/O-Bibliotheken. Entsprechend breit gef\u00e4chert war w\u00e4hrend des Workshops auch das vorhandene Wissen und die Interessen des Publikums zu I\/O-Themen. W\u00e4hrend der verschiedenen Pr\u00e4sentationen war das Publikum sehr engagiert und stellte sowohl \u00fcber Zoom als auch \u00fcber die Slack-Diskussionsr\u00e4ume spannende Fragen.<\/p>\n<h3>ML<\/h3>\n<p>Maschinelles Lernen (ML), Deep Learning (DL) und K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) werden f\u00fcr Forscher*innen aller Fachrichtungen immer wichtiger. Dieser Teil des Workshops konzentrierte sich darauf, den Nutzern des RWTH Compute Clusters die Werkzeuge an die Hand zu geben, die sie f\u00fcr die Ausf\u00fchrung und Optimierung ihres Codes und Workflows ben\u00f6tigen.<\/p>\n<p>Anstatt tief in die theoretischen Hintergr\u00fcnde von ML und DL einzutauchen, wurden die Teilnehmenden mit praktischen Beispielen und Best Practices unter Verwendung g\u00e4ngiger Software-Frameworks wie scikit-learn, TensorFlow und PyTorch vertraut gemacht, die veranschaulichten, wie sie effizient auf CLAIX mit virtuellen Umgebungen oder Containern ausgef\u00fchrt werden k\u00f6nnen und worauf dabei zu achten ist.<\/p>\n<p>Dazu geh\u00f6rte auch eine Fallstudie, in der gezeigt wurde, wie suboptimaler Code identifiziert und durch eine eingehende Leistungsanalyse behoben werden kann. Schlie\u00dflich wurde dieser Teil durch praktische \u00dcbungen erg\u00e4nzt, in denen gezeigt wurde, wie das Training und die Auswertung mit verteiltem maschinellem und Deep Learning \u00fcber mehrere GPUs und Rechenknoten hinweg beschleunigt werden kann.<\/p>\n<h3>Bring-your-own (BYO) Code<\/h3>\n<p>Eine Besonderheit unserer aiXcelerate-Workshops ist der &#8222;BYO-Code&#8220;-Teil. Das bedeutet, dass HPC-Benutzer ihre eigenen Softwarecodes zum Workshop mitbringen k\u00f6nnen. Jede Gruppe arbeitet w\u00e4hrend des Workshops mit HPC-Expertinnen und Experten sowie engagierten Mentoren aus dem IT Center zusammen, um die Leistung des BYO-Codes auf dem RWTH Compute Cluster CLAIX zu untersuchen. Um an dieser Erfahrung teilzunehmen, mussten sich HPC-Anwender*innen explizit f\u00fcr BYO bewerben und spezifische Code-Details liefern. In diesem Jahr haben wir intensiv mit einer Reihe von Anwenderinnen und Anwendern zusammengearbeitet und ihnen dabei geholfen, ihren Code auf CLAIX zu implementieren, wobei wir uns auf das I\/O- und ML-Verhalten konzentriert haben. Alle BYO-Teilnehmer*innen gaben ein sehr positives Feedback und stellten Verbesserungen bei ihren Rechenaufgaben fest.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><strong><span style=\"color: #ff9900;\">Veranstaltung verpasst? Kein Problem!<\/span><\/strong><\/p>\n<p>Behalte unsere <a href=\"https:\/\/blog.rwth-aachen.de\/itc-events\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">IT Center Events<\/a> um Blick und verpasse kein Event mehr rund um HPC und dem IT Center.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Verantwortlich f\u00fcr die Inhalte dieses Beitrags ist <a href=\"https:\/\/www.itc.rwth-aachen.de\/cms\/IT-Center\/IT-Center\/Team\/~epvp\/Mitarbeiter-CAMPUS-\/?gguid=0x98F22240EADA9147A4D52178ACAC5E69\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Sandra Wienke<\/a>.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>aiXcelerate ist ein j\u00e4hrlicher Tuning-Workshop f\u00fcr HPC-Anwender*innen. Er umfasst Vortr\u00e4ge, die f\u00fcr jedermann zug\u00e4nglich sind, und praktische Teile, in denen angemeldete Gruppen die erlernten Konzepte auf ihre eigenen Codes anwenden. 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