Deep Learning 학습 병렬화 소프트웨어 개발 환경 제공 위한 라즈베리파이 기반 병렬 컴퓨터 개발

Q: 이 논문에서 정의한 Deep Learning 학습 병렬화란 무엇인가?

Deep Learning 학습 병렬화는 막대한 연산 시간이 필요한 Deep Learning 학습 과정을 단축하기 위해 병렬처리 기술을 적용하는 방법이다. 이는 연산 장치의 구성 방법과 Deep Learning 병렬 학습 방법을 선택하여 구현되며, 연산 능력 확장법, 연산 능력 향상법, 데이터 처리 병렬화, 신경망 구조 병렬화 등의 기술을 포함한다.

Q: 라즈베리파이 클러스터로 딥러닝 학습 병렬화 환경을 구축하는 것이 가능한가?

연구 결과, 저가·소형의 라즈베리파이 20대를 이용한 병렬 컴퓨터 개발을 통해 Deep Learning 학습 병렬화 소프트웨어 개발 환경을 성공적으로 구축하였다. 연산 능력 확장법과 데이터 병렬화를 적용한 실험에서 노드 수 증가에 따라 학습 시간이 단축됨을 확인하여, 라즈베리파이 클러스터를 이용한 병렬처리가 가능함을 입증하였다.

허원호; 김은태; 양현대; 박현섭; 정준영

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저자정보: 허원호 (연세대학교) 김은태 (연세대학교) 양현대 (한국생산기술연구원) 박현섭 (한국생산기술연구원) 정준영 (한국생산기술연구원)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2015년 동계학술발표회 논문집

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본 논문에서 다루는 연구의 목적은 Deep Learning 학습 병렬화 소프트웨어 개발 환경 제공 위한 라즈베리파이 기반 병렬 컴퓨터 개발이다. 많은 수의 계층으로 구성된 Deep Learning을 학습하기 위해서는 막대한 연산 시간이 필요하다. 연산 시간을 줄이기 위하여 다양한 병렬처리 기술의 개발 및 적용이 필요하다. 최신 성능의 CPU & ... 전체 초록 보기

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