Join this webinar to learn about deploying deep learning applications with GPUs in a containerized multi-tenant environment. Keeping pace with new technologies for data science and machine learning can be overwhelming. There are a plethora of open source options, and it's a challenge to get these tools up and running easily and consistently in a large-scale distributed environment. This webinar will discuss how to deploy TensorFlow and Spark clusters running on Docker containers, with a shared pool of GPU resources. Learn about: *Quota management of GPU resources for greater efficiency *Isolating GPUs to specific clusters to avoid resource conflict *Attaching and detaching GPU resources from clusters *Transient use of GPUs for the duration of the job Find out how you can spin up (and tear down) GPU-enabled TensorFlow and Spark clusters on-demand, with just a few mouse clicks.

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19:00 - 20:00 hs GMT+1

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