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Diseño, desarrollo e implementación de un protocolo automático para la gestión inteligente de tareas en una infraestructura de inteligencia artificial

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

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Diseño, desarrollo e implementación de un protocolo automático para la gestión inteligente de tareas en una infraestructura de inteligencia artificial

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dc.contributor.advisor Naranjo Ornedo, Valeriana es_ES
dc.contributor.advisor Colomer Granero, Adrián es_ES
dc.contributor.advisor Pulgarín Ospina, Cristian Camilo es_ES
dc.contributor.author Pons Moro, David es_ES
dc.date.accessioned 2021-10-11T12:48:44Z
dc.date.available 2021-10-11T12:48:44Z
dc.date.created 2021-09-28 es_ES
dc.date.issued 2021-10-11 es_ES
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/174400
dc.description.abstract [ES] En los últimos años, el campo de la inteligencia artificial ha sufrido una tremenda explosión debido principalmente a dos grandes factores. En primer lugar, el proceso de digitalización llevado a cabo durante las últimas décadas ha posibilitado obtener grandes cantidades de datos (ya sea dato estructurado, señal, imagen, vídeo, etc.) dando pie al desarrollo de algoritmos de machine learning que permiten generar modelos de conocimiento a partir del dato. Para que estas ingentes cantidades de datos puedan ser analizadas en busca de patrones característicos que definan cierta tarea, se precisa de un potente hardware que permita entrenar redes neuronales profundas. En este sentido, el segundo factor que ha posibilitado la explosión de la IA ha sido el gran crecimiento en el campo de la aceleración computacional por hardware gráfico mediante GPUs. En el contexto detallado anteriormente, el grupo de investigación CVBLab de la Universitat Politècnica de València dispone de una infraestructura propia de inteligencia artificial. El actor principal de esta infraestructura de inteligencia artificial es el sistema NVIDIA DGX A100. Dicha máquina está compuesta por 8x NVIDIA A100 Tensor Core GPUs ofreciendo 5 petaFLOPS de potencia de cálculo y 320GB de memoria RAM. Adicionalmente, CVBLab dispone de cuatro equipos Intel i7 @4.20GHz con 32GB de RAM y (2x) tarjetas gráficas NVIDIA Titan XP y dos equipos Intel i7 @4.20GHz con 32GB de RAM y (2x) tarjetas gráficas NVIDIA Titan V en cada máquina. El presente TFG tiene como objetivo la implementación de protocolos para la administración inteligente de recursos en un clúster GPU de altas prestaciones mediante la librería de gestión de colas de tarea SLURM y el uso de Dockers. Adicionalmente, el alumno se adentrará en el campo de la inteligencia artificial, generando tareas básicas con las que poder evaluar el correcto funcionamiento del protocolo implementado. es_ES
dc.format.extent 63 es_ES
dc.language Español es_ES
dc.publisher Universitat Politècnica de València es_ES
dc.rights Reserva de todos los derechos es_ES
dc.subject Inteligencia artificial es_ES
dc.subject Gestión de colas es_ES
dc.subject Administración inteligente de recursos hardware es_ES
dc.subject NVIDIA DGX A100 es_ES
dc.subject SLURM es_ES
dc.subject Dockers es_ES
dc.subject.classification TEORIA DE LA SEÑAL Y COMUNICACIONES es_ES
dc.subject.other Grado en Ingeniería de Tecnologías y Servicios de Telecomunicación-Grau en Enginyeria de Tecnologies i Serveis de Telecomunicació es_ES
dc.title Diseño, desarrollo e implementación de un protocolo automático para la gestión inteligente de tareas en una infraestructura de inteligencia artificial es_ES
dc.type Proyecto/Trabajo fin de carrera/grado es_ES
dc.rights.accessRights Abierto es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Departamento de Comunicaciones - Departament de Comunicacions es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación - Escola Tècnica Superior d'Enginyers de Telecomunicació es_ES
dc.description.bibliographicCitation Pons Moro, D. (2021). Diseño, desarrollo e implementación de un protocolo automático para la gestión inteligente de tareas en una infraestructura de inteligencia artificial. Universitat Politècnica de València. http://hdl.handle.net/10251/174400 es_ES
dc.description.accrualMethod TFGM es_ES
dc.relation.pasarela TFGM\144001 es_ES


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