超级计算机深度学习研讨会已经发出了征文的呼吁。该活动将于6月25日在德国法兰克福举行,作为ISC 2020的一部分。
《超级计算机深度学习》是“超级计算机深度学习”系列的第四期专题讲座。研讨会为在高性能计算(HPC)环境下从事DL科学研究的任何和所有方面的从业者提供了一个论坛,以展示他们的最新研究成果和开发、部署和应用经验。这个系列研讨会的主题是DL和HPC的交叉,而这个特别研讨会的主题是围绕深度学习方法在科学研究中的应用:深度学习方法的新用途,例如卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)、生成对抗网络(GAN)和强化学习(RL),用于自然和社会科学研究,以及深度学习在传统数值模拟中的创新应用。它的范围包括使用高性能计算平台的科学场景中的应用程序开发;DL方法在数值模拟中的应用基本算法、增强程序和软件开发方法,以支持可伸缩的培训和推理;硬件变化对未来超级计算机设计的影响;强调科学使用的DL应用程序的机器部署、性能评估和可再现性实践。
主题包括但不限于:
作为可再现性计划的一部分,研讨会要求作者提供所使用的算法、软件版本、数据集和硬件配置等信息。对于性能评估研究,我们将鼓励作者使用开放可访问数据集的知名基准或应用程序:例如,使用ImageNet-1K数据集的MLPerf和ResNet-50。
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