Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | 김상욱 | - |
dc.date.accessioned | 2022-09-26T00:04:13Z | - |
dc.date.available | 2022-09-26T00:04:13Z | - |
dc.date.issued | 2020-12 | - |
dc.identifier.citation | 한국정보과학회 학술발표논문집, Page. 1132-1134 | en_US |
dc.identifier.uri | https://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE10529910 | en_US |
dc.identifier.uri | https://repository.hanyang.ac.kr/handle/20.500.11754/173825 | - |
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. | en_US |
dc.description.sponsorship | 본 연구는 (1) 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단(NO. 2018R1A5A7059549, No. NRF-2020R1A2B5B03001960), (2) 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원의 SW 중심대학지원사업(2016-0-00023) 의 지원을 받아 수행된 연구임. | en_US |
dc.language.iso | ko | en_US |
dc.publisher | 한국정보과학회 | en_US |
dc.title | 동기적 및 비동기적 분산 학습에 대한 파라미터 샤딩 기법의 성능 평가 | en_US |
dc.title.alternative | Performance Evaluation: Parameter Sharding for Synchronous and Asynchronous Distributed Training | en_US |
dc.type | Article | en_US |
dc.relation.page | 1132-1134 | - |
dc.contributor.googleauthor | 정, 조형 | - |
dc.contributor.googleauthor | 임, 우태 | - |
dc.contributor.googleauthor | 박, 준한 | - |
dc.contributor.googleauthor | 고, 윤용 | - |
dc.contributor.googleauthor | 최, 기봉 | - |
dc.contributor.googleauthor | 김, 상욱 | - |
dc.sector.campus | S | - |
dc.sector.daehak | COLLEGE OF ENGINEERING[S] | - |
dc.sector.department | SCHOOL OF COMPUTER SCIENCE | - |
dc.identifier.pid | wook | - |
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