불균형한 DNN 모델의 효율적인 분산 학습을 위한 파라미터 샤딩 기술 성능 평가
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | 최기봉 | - |
dc.contributor.author | 고윤용 | - |
dc.contributor.author | 김상욱 | - |
dc.date.accessioned | 2022-07-07T11:10:37Z | - |
dc.date.available | 2022-07-07T11:10:37Z | - |
dc.date.created | 2021-05-14 | - |
dc.date.issued | 2020-11 | - |
dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/hanyang/handle/2021.sw.hanyang/144341 | - |
dc.description.abstract | 최근 딥 러닝 (deep learning) 기술의 큰 발전으로 기존 기계 학습 분야의 기술들이 성공적으로 해결하지 못하던 많은 문제들을 해결할 수 있게 되었다. 이러한 딥 러닝의 학습 과정은 매우 많은 연산을 요구하기에 다수의 노드들로 모델을 학습하는 분산 학습 (distributed training) 기술이 연구되었다. 대표적인 분산 학습 기법으로 파라미터 서버 기반의 분산 학습 기법들이 있으며, 이 기법들은 파라미터 서버 노드가 학습의 병목이 될 수 있다는 한계를 갖는다. 본 논문에서는 이러한 파라미터서버 병목 문제를 해결하는 파라미터 샤딩 기법에 대해 소개하고, 각 기법 별 학습 성능을 비교하고 그 결과를 분석하였다. | - |
dc.language | 한국어 | - |
dc.language.iso | ko | - |
dc.publisher | 한국정보처리학회 | - |
dc.title | 불균형한 DNN 모델의 효율적인 분산 학습을 위한 파라미터 샤딩 기술 성능 평가 | - |
dc.title.alternative | Performance Evaluation: Parameter Sharding approaches for DNN Models with a Very Large Layer | - |
dc.type | Article | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 김상욱 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 한국정보처리학회 학술대회논문집, v.27, no.2, pp.881 - 882 | - |
dc.relation.isPartOf | 한국정보처리학회 학술대회논문집 | - |
dc.citation.title | 한국정보처리학회 학술대회논문집 | - |
dc.citation.volume | 27 | - |
dc.citation.number | 2 | - |
dc.citation.startPage | 881 | - |
dc.citation.endPage | 882 | - |
dc.type.rims | ART | - |
dc.type.docType | Proceeding | - |
dc.description.journalClass | 3 | - |
dc.description.isOpenAccess | N | - |
dc.description.journalRegisteredClass | other | - |
dc.identifier.url | https://kiss.kstudy.com/thesis/thesis-view.asp?key=3860768 | - |
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