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NTIS 바로가기주관연구기관 | 한국항공대학교 Hankuk Aviation University |
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연구책임자 | 이재환 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2020-03 |
과제시작연도 | 2019 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202100001080 |
과제고유번호 | 1711092665 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2021-06-12 |
키워드 | 분산 딥러닝.데이터 압축.Tensorflow.MPI. |
□ 연구개요
딥러닝의 학습 정확도를 높이기 위해서는 많은 양의 데이터 셋을 학습시켜야 할 필요가 있다. 딥러닝의 주요 연산들은 빠른 병렬처리를 위해 주로 GPU에서 이루어진다. 그러나, 많은 양의 데이터셋을 하나의 GPU만 사용하여 학습시키는 것에는 한계가 존재한다. 따라서, 많은 양의 데이터 셋을 빠르게 학습시키기 위하여 multi-node 및 multi-GPU를 사용한 분산 딥러닝이 필요하다.
본 연구에서는, 분산 딥러닝 수행 시 처리량 저하의 원인이 되는 통신 병목현상을 완화할 수 있는 데이터 압축 기법이 적용된 분
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