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    A study of checkpointing in large scale training of deep neural networks
    (arXiv.Org, 2021-03-29) Rojas, Elvis; Kahira, Albert Njoroge; Meneses, Esteban; Bautista-Gomez, Leonardo; Badia, Rosa M
    Deep learning (DL) applications are increasingly being deployed on HPC systems to leverage the massive parallelism and computing power of those systems. While significant effort has been put to facilitate distributed training by DL frameworks, fault tolerance has been largely ignored. Checkpoint-restart is a common fault tolerance technique in HPC workloads. In this work, we examine the checkpointing implementation of popular DL platforms. We perform experiments with three state-of-theart DL frameworks common in HPC (Chainer, PyTorch, and TensorFlow). We evaluate the computational cost of checkpointing, file formats and file sizes, the impact of scale, and deterministic checkpointing. Our evaluation shows some critical differences in checkpoint mechanisms and exposes several bottlenecks in existing checkpointing implementations. We provide discussion points that can aid users in selecting a fault-tolerant framework to use in HPC. We also provide take-away points that framework developers can use to facilitate better checkpointing of DL workloads in HPC.
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    Influencia de la capacitación continua en la labor del docente de inglés Centro de Idiomas de la Universidad Nacional, Sede Regional Brunca, Campus Pérez Zeledón
    (Universidad Internacional San Isidro Labrador, 2021-12) Vargas Barboza, Cristina Melissa
    La capacitación continua permite el desarrollo profesional y la actualización de los docentes; lo que se ha vuelto aún más relevante con la pandemia por el COVID-19. Además, en la enseñanza de un segundo idioma, en este nuevo contexto, el papel de la capacitación continua es aún más determinante. Es por esto que el presente estudio buscaba indagar la influencia de la capacitación continua en la labor de los docentes de inglés del programa CI-UNA en Pérez Zeledón. Para este estudio se utilizó un enfoque cualitativo para recolectar información sobre experiencias y opiniones de los participantes a través de un cuestionario en línea. Dentro de los resultados encontrados destacaron el compromiso por parte de los docentes de mantenerse actualizados, el aumento significativo en el número de capacitaciones recibidas después del inicio de la pandemia por el COVID-19, y la influencia positiva que tiene la capacitación sobre su forma de enseñar.