Možnosti monitoringu a optimalizace HPC clusterů s GPU kartami

DSpace Repository

Language: English čeština 

Možnosti monitoringu a optimalizace HPC clusterů s GPU kartami

Show simple item record

dc.contributor.advisor Malaník, David
dc.contributor.author Huťa, Tomáš
dc.date.accessioned 2022-07-15T09:23:20Z
dc.date.available 2022-07-15T09:23:20Z
dc.date.issued 2022-01-17
dc.identifier Elektronický archiv Knihovny UTB
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10563/50921
dc.description.abstract Cílem mé práce je zmapovat aktuální výpočetní zařízení na trhu, jež je možné využít k provozu systémů zaměřených na AI a Deep learning. Následně navrhnout vlastní konfi-guraci výpočetního serveru spolu s možností monitoringu všech typů serverů, ať už vlastní konfigurace či zakoupených profesionálních zařízení. Dále pak systémy určené pro práci s AI a Deep learningem. Praktická část je zaměřená na porovnání výkonu a spotřeby mezi grafickými kartami a zpra-cování možností optimalizace spotřeby či zdrojů grafických karet. Rovněž jsou v práci zpracované i metody zabezpečení serveru před neoprávněnými přístupy útočníků či útoky ze sítě Internet.
dc.format 74 s. (82 152 znaků)
dc.language.iso cs
dc.publisher Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně
dc.rights Bez omezení
dc.subject AI cs
dc.subject Deep learning cs
dc.subject cluster cs
dc.subject hardware cs
dc.subject grafická karta cs
dc.subject monitoring cs
dc.subject optimalizace cs
dc.subject zabezpečení cs
dc.subject AI en
dc.subject Deep learning en
dc.subject cluster en
dc.subject hardware en
dc.subject graphic card en
dc.subject monitoring en
dc.subject optimization en
dc.subject security en
dc.title Možnosti monitoringu a optimalizace HPC clusterů s GPU kartami
dc.title.alternative Possibilities of Monitoring and Optimization of HPC Clusters with GPU Cards
dc.type bakalářská práce cs
dc.contributor.referee Janků, Peter
dc.date.accepted 2022-06-14
dc.description.abstract-translated The aim of my work is to map the current computing devices on the market that can be used to run AI and Deep learning systems. Subsequently, I will propose a custom compu-ting server configuration along with options for monitoring all types of servers, whether self-configured or purchased professional equipment. Furthermore, systems designed to work with AI and Deep learning. The practical part is focused on comparing performance and power consumption between graphics cards and discussing the possibilities of optimizing power consumption or re-sources of graphics cards. Also the methods of server security against unauthorized acces-ses of attackers or attacks from the Internet are elaborated in the thesis.
dc.description.department Ústav bezpečnostního inženýrství
dc.thesis.degree-discipline Bezpečnostní technologie, systémy a management cs
dc.thesis.degree-discipline Security Technologies, Systems and Management en
dc.thesis.degree-grantor Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně. Fakulta aplikované informatiky cs
dc.thesis.degree-grantor Tomas Bata University in Zlín. Faculty of Applied Informatics en
dc.thesis.degree-name Bc.
dc.thesis.degree-program Inženýrská informatika cs
dc.thesis.degree-program Engineering Informatics en
dc.identifier.stag 60898
dc.date.submitted 2022-05-27


Files in this item

Files Size Format View Description
huťa_2022_dp.pdf 4.533Mb PDF View/Open None
huťa_2022_op.doc 296Kb Unknown View/Open None
huťa_2022_vp.pdf 142.7Kb PDF View/Open None

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Find fulltext

Search DSpace


Browse

My Account