동기적 및 비동기적 분산 학습에 대한 파라미터 샤딩 기법의 성능 평가
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | 정조형 | - |
dc.contributor.author | 임우태 | - |
dc.contributor.author | 박준한 | - |
dc.contributor.author | 고윤용 | - |
dc.contributor.author | 최기봉 | - |
dc.contributor.author | 김상욱 | - |
dc.date.accessioned | 2023-11-14T08:44:50Z | - |
dc.date.available | 2023-11-14T08:44:50Z | - |
dc.date.created | 2023-07-19 | - |
dc.date.issued | 2020-12 | - |
dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/hanyang/handle/2021.sw.hanyang/192372 | - |
dc.description.abstract | 풍부한 학습데이터와 거대한 모델을 바탕으로 최근 딥러닝 기술을 기존에 해결하지 못했던 많은 문제를 해결할 수 있게 되었다. 하지만 이 방법에는 학습 과정 시 너무 많은 시간을 요구한다는 단점이 있다. 이를 해결하기 위해 기존의 단일 컴퓨팅 환경이 아닌 분산 컴퓨팅 환경에서 학습하는 분산 학습 기법들이 연구되었다. 본 논문에서는 대표적인 분산 학습 방안인 파라미터 서버 기반의 동기적, 비동기적 분산 학습 방안들을 소개하고, 대표적인 최적화 방안인 파라미터 샤딩 기술도 소개한다. 실험을 통해 각 분산 학습 방안에 대한 파라미터 샤딩 기법의 효과를 비교하고 그 이유를 분석한다. | - |
dc.language | 한국어 | - |
dc.language.iso | ko | - |
dc.publisher | 한국정보과학회 | - |
dc.title | 동기적 및 비동기적 분산 학습에 대한 파라미터 샤딩 기법의 성능 평가 | - |
dc.title.alternative | Performance Evaluation: Parameter Sharding for Synchronous and Asynchronous Distributed Training | - |
dc.type | Article | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 김상욱 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 한국소프트웨어종합학술대회, pp.1132 - 1134 | - |
dc.relation.isPartOf | 한국소프트웨어종합학술대회 | - |
dc.citation.title | 한국소프트웨어종합학술대회 | - |
dc.citation.startPage | 1132 | - |
dc.citation.endPage | 1134 | - |
dc.type.rims | ART | - |
dc.type.docType | Proceeding | - |
dc.description.journalClass | 2 | - |
dc.description.isOpenAccess | N | - |
dc.description.journalRegisteredClass | other | - |
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