Annual Conference of KIPS (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2016.10a
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  • Pages.45-46
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  • 2016
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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A Study on In-memory based Distributed Frameworks for Deep Learning

인메모리 기반 딥러닝 기술을 위한 분산 프레임워크에 관한 연구

  • Cho, Hyeyoung (Division of Supercomputing Korea Institute of Science and Technology Information) ;
  • Yu, Jung-Lok (Division of Supercomputing Korea Institute of Science and Technology Information)
  • 조혜영 (한국과학기술정보연구원 슈퍼컴퓨팅본부) ;
  • 유정록 (한국과학기술정보연구원 슈퍼컴퓨팅본부)
  • Published : 2016.10.27
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Abstract

최근 GPU를 비롯한 하드웨어의 성능이 급격이 증가하면서 인공지능, 딥러닝 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 또한 데이터가 더욱 방대해 지면서 대용량 데이터를 처리하고 위한 딥러닝 분산 프레임워크에 대한 필요성이 제기되고 있다. 이에 본 논문에서는 대규모의 분산 환경에서 딥러닝 고속 처리를 위한 분산 프레임워크를 비교 분석하였다. 특히 최근 주목받고 있는 인메모리 기반 분산 프레임워크인 Spark, SparkNet, HeteroSpark의 특징을 비교 분석하였다.

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