14. Februar 2019

SCCH: Parallelisierung von Machine Learning

Parallelisierung von Machine Learning
für Wetterprognosen

Als RePhrase-Projektpartner beschäftigt sich das SCCH in diesem Zusammenhang unter anderem mit diesen Technologien für Anwendungen, in denen maschinelles Lernen zum Einsatz kommt. Die neuen Tools werden verwendet, um Algorithmen des maschinellen Lernens auf verschiedenen Ebenen zu parallelisieren; z.B. Parallelisierung auf GPUs zur Beschleunigung der eigentlichen Algorithmen und Parallelisierung der Modellauswahl auf CPU Ebene.

In dieser Masterarbeit soll für einen konkreten Anwendungsfall – Maschinelles Lernen / Deep Learning für lokal optimierte Wetterprognosen – das Parallelisierungspotential abgeschätzt sowie die entsprechenden Methoden/Techniken ausgewählt, prototypisch implementiert und verglichen werden.

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