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NTIS 바로가기주관연구기관 | 성균관대학교 SungKyunKwan University |
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연구책임자 | 김영훈 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2021-06 |
과제시작연도 | 2021 |
주관부처 | 교육부 Ministry of Education |
과제관리전문기관 | 한국연구재단 National Research Foundation of Korea |
등록번호 | TRKO202100011810 |
과제고유번호 | 1345335530 |
사업명 | 개인기초연구(교육부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2022-05-07 |
키워드 | 분산 머신 러닝.제로 카피.지연시간 축소.피어 간 DMA.GPU 직접통신.Distributed machine learning.Zero-copy.Latency minimization.Peer-to-peer-DMA.GPU direct networking. |
□ 연구개발 목표 및 내용
■ 최종 목표
GPU 기반의 분산 머신 러닝을 위한 고성능 네트워크 시스템 연구
■ 전체 내용
본 연구는 GPU 기반의 분산 머신러닝을 위한 고성능 네트워크 시스템의 개발을 목표로 한다. 현재, GPU 기반의 분산 머신러닝에서 기존의 네트워크 기술은 파라메터 서버(Parameter server)와 워커들 간의 통신에 병목을 발생시키며 머신러닝 성능을 저해하고 있다. 기존의 GPU 기반 네트워크 연구들은 특정 제조사 위주의 솔루션이거나, CPU 제어를 완전히 벗어나지 못하는 한계 역시
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