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동향

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딥러닝 모델 병렬 처리

2018-08-08 org.kosen.entty.User@201c9270 이명교(reports)

분야

전기/전자

발행기관

박유미, 안신영, 임은지, 최용석, 우영준, 최완

URL

http://

첨부파일

불과 십여 년 전 암흑 속의 AI 분야를 되살리고 꽃피우는 데 가장 큰 역할을 한 딥러닝 기술은 최근 4차 산업혁명의 핵심 기술로 자리 잡으며 사람의 지능을 모사하는 다양한 응용에 적용되고 있다. 이미지 인식, 얼굴인식, 음성인식 등 인식 분야를 비롯하여 주식 시장에서는 주가를 예측하고, 의료계에서는 질병 진단 지원과 발병률 예측을 시도하며, 심지어 음악, 미술 분야에서는 새로운 작품을 창조해 내는 단계에 이르고 있다. 

이와 같이 응용의 범위가 넓고 다양해짐에 따라 응용들의 목표 성능을 높이기 위해 다양한 방식으로 딥러닝 모델이 진화하고 있다. 모델의 규모가 커지고 있고(Large Scale Model), 모델들을 결합하여(Ensemble Model) 목표성능을 높이고 있고, 이질적 형태의 특징을 함께 처리하기도하며(Multimodal Model), 기존의 모델을 다른 분야에 적용시키기도 한다(Tansfer Learning).

이러한 발전 추세 중 딥러닝 모델의 규모가 커진다는 것은 모델을 구성하는 뉴런이 많아지고 뉴런을 연결하는 은닉 계층이 깊어짐을 뜻한다. 이는 SW 엔지니어링 관점에서 볼 때, 딥러닝의 인퍼런스나 트레이닝 과정에 계산략이 많아지고 메모리 요구량이 커지면서 한 컴퓨터(또는 계산 디바이스)의 한계를 넘는 상황이 발생할 수 있기 때문에 다수의 컴퓨터가 이를 효율적으로 나누어 처리하기 위한 분산 처리 기술이 요구됨을 의미한다.

출처 -  한국전자통신연구원
 
이명교

이명교(reports)

한국과학기술정보연구원

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