Brückenschlag zwischen Datenwissenschaft und Performanzanalyse

Demonstrator: Brückenschlag zwischen Datenwissenschaft und Performanzanalyse

Referent: Elias Werner

Datum: 8. September 2022, 13:00 – 14:00 Uhr

Ort: Living Lab (APB-1020), Andreas-Pfitzmann-Bau (APB), Nöthnitzer Str. 46, 01187 Dresden, Deutschland

Brückenschlag zwischen Data Science und Leistungsanalyse: Demonstrator

In den letzten Jahren hat die zunehmende Verfügbarkeit von Daten zu neuen Anwendungsansätzen und einem Anwendungsgebiet geführt, das heute als Data Science bezeichnet wird. Solche Anwendungen erfordern oft kurze Laufzeiten, müssen dabei jedoch mit begrenzten Rechenressourcen auskommen. Bislang stellen wir fest, dass es der Data-Science-Community an Werkzeugen zur Untersuchung von Laufzeiten und Ressourcenauslastung mangelt. Daher stellen wir einen Ansatz vor, der Data Science und Leistungsanalyse aus dem Bereich des High-Performance-Computing kombiniert. Unser Konzept integriert das Mess-Framework „Score-P“ in Jupyter, einen beliebten Editor für die Entwicklung von Data-Science-Anwendungen. Wir haben einen maßgeschneiderten Jupyter-Kernel entworfen und implementiert, der Laufzeitdaten erfasst, und diesen auf eine Anwendung zur Verarbeitung natürlicher Sprache angewendet. Der Mess-Overhead betrug 12,55 Sekunden. Der Vorteil besteht darin, dass die erfassten Daten anschließend mit etablierten Tools zur Leistungsanalyse visualisiert werden können.

Hands-On-Demonstratoren-Reihe

In der Living Lab Hands-On-Demonstrator-Reihe präsentieren wir die neuesten Errungenschaften, Entdeckungen, Verbesserungen und Lehrmittel des ScaDS.AI Dresden/Leipzig Teams aus Dresden/Leipzig in den Bereichen KI, Big Data und Data Science. Der Einführungsvortrag, die Fragerunde und die praktische Übung bieten Ihnen die Gelegenheit, sich mit dem Demonstrator vertraut zu machen. Erfahren Sie mehr über unsere Hands-On-Demonstrator-Reihe!