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대규모 딥러닝 고속 처리를 위한 HPC 시스템 개발
Development of HPC System for Accelerating Large-scale Deep Learning 원문보기

보고서 정보
주관연구기관 한국전자통신연구원
Electronics and Telecommunications Research Institute
연구책임자 최완
참여연구자 기안도 , 장승욱 , 오재익 , 최인업 , 조주현 , 윤찬현 , 윤성로 , 강성원 , 이철훈
보고서유형최종보고서
발행국가대한민국
언어 한국어
발행년월2019-12
과제시작연도 2017
주관부처 과학기술정보통신부
Ministry of Science and ICT
등록번호 TRKO202100007158
과제고유번호 1711081106
사업명 SW컴퓨팅산업원천기술개발(R&D)
DB 구축일자 2021-07-24
키워드 딥러닝 HPC 시스템.대규모 딥러닝 모델.고속 딥러닝 트레이닝.딥러닝 분산처리 프레임워크.딥러닝 HW 가속기.Deep Learning HPC System.Large-scale Deep Learning Model.Fast Deep Learning Training.Distributed Deep Learning Framework.Deep Learning HW Accelerator.

초록 ▼

◦ 연구목표
다중 노드 상에서 딥러닝 트레이닝 고속 처리를 위한 계산/통신 가속 FPGA 기반으로 딥러닝 분산 프레임워크를 최적화한 HPC 시스템 개발

◦ 주요연구성과
- 딥러닝 트레이닝 특화형 통신 가속기술 개발
- 딥러닝 인퍼런스 특화형 계산 가속기술 개발
- 딥러닝 분산처리 플랫폼 기술 개발
- 딥러닝 HPC 플랫폼 서비스 기술 개발
- 딥러닝 HPC 클라우드 서비스 플랫폼 기술 개발

◦ 최종결과물
- 분산 시스템간 공유 메모리 장치 및 접속 카드(HW)
-

목차 Contents

  • 표지 ... 1
  • 제출문 ... 2
  • 보고서 요약서 ... 3
  • 요약문 ... 5
  • 목차 ... 9
  • 제1장 연구개발과제의 개요 ... 10
  • 1. 연구개발 목적 ... 10
  • 2. 연구개발의 필요성 ... 11
  • 3. 연구개발 범위 ... 16
  • 제2장 연구수행내용 및 성과 ... 26
  • 1. 연구개발 추진체계 및 전략 ... 26
  • 2. 연차별 연구수행 내용 및 성과 ... 29
  • 3. SW 세부 품질관리 계획 및 성과 ... 153
  • 제3장 목표 달성도 및 관련 분야 기여도 ... 167
  • 1. 성과 목표 달성도 ... 167
  • 2. 정량 목표 달성도 ... 168
  • 3. 관련 분야의 기술 발전에서의 기여도 ... 172
  • 제4장 연구개발성과의 활용 계획 등 ... 177
  • 1. 향후 5년간 성과활용·확산 활용방안 및 계획(활동계획) ... 177
  • 2. 주요 성과활용 (기대)성과목표 ... 180
  • 3. 성과활용·관리 추진체계 ... 185
  • 붙임1. 사업화대상기술별 기술명세서 ... 188
  • 붙임2. 참고문헌 ... 201
  • 붙임3. 자체 보안관리 진단표 ... 202
  • 부록 ... 203
  • 부록1. 언론 및 기사, 전시회 목록 ... 204
  • 부록2. 논문 목록 ... 207
  • 부록3. 특허 목록 ... 210
  • 부록4. 프로그램 목록 ... 212
  • 끝페이지 ... 215

연구자의 다른 보고서 :

참고문헌 (25)

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