Performance Engineering & Tuning für KI-Anwendungen

In der künstlichen Intelligenz spielt die technische Performanz eine zunehmend wichtige Rolle. Dabei geht es darum, den Code, die Daten und Modelle auf Performanz zu optimieren. Hierbei wird unter anderem die Verwendung unterschiedlicher Hardwareressourcen beachtet.
Beim Einsatz von Machine-Learning Technologien hat man es häufig mit individuellen Einzellösungen zu tun, die jeweils eigene Merkmale besitzen, welche für einen spezifischen Anwendungsfall konfiguriert werden müssen. Da es sich teilweise um eine hohe Anzahl an konfigurierbaren Parametern handelt, kommen hierbei häufig automatisierte Tuning-Verfahren zum Einsatz.
Inhalte:
– Zeitverhalten
– Einführung KI und Hardwarestrukturen
– Speicherbedarfe
– Benchmarks
– ML Tuning
Ziel des zweitägigen Kurses ist es, ein Verständnis von der KI-Performanz aufzubauen und Ideen zur Umsetzung der genannten Verfahren zu geben.