• 제목/요약/키워드: TORCH

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분산 딥러닝에서 통신 오버헤드를 줄이기 위해 레이어를 오버래핑하는 하이브리드 올-리듀스 기법 (Hybrid All-Reduce Strategy with Layer Overlapping for Reducing Communication Overhead in Distributed Deep Learning)

  • 김대현;여상호;오상윤
    • 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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    • 제10권7호
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    • pp.191-198
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    • 2021
  • 분산 딥러닝은 각 노드에서 지역적으로 업데이트한 지역 파라미터를 동기화는 과정이 요구된다. 본 연구에서는 분산 딥러닝의 효과적인 파라미터 동기화 과정을 위해, 레이어 별 특성을 고려한 allreduce 통신과 연산 오버래핑(overlapping) 기법을 제안한다. 상위 레이어의 파라미터 동기화는 하위 레이어의 다음 전파과정 이전까지 통신/계산(학습) 시간을 오버랩하여 진행할 수 있다. 또한 이미지 분류를 위한 일반적인 딥러닝 모델의 상위 레이어는 convolution 레이어, 하위 레이어는 fully-connected 레이어로 구성되어 있다. Convolution 레이어는 fully-connected 레이어 대비적은 수의 파라미터를 가지고 있고 상위에 레이어가 위치하므로 네트워크 오버랩 허용시간이 짧고, 이를 고려하여 네트워크 지연시간을 단축할 수 있는 butterfly all-reduce를 사용하는 것이 효과적이다. 반면 오버랩 허용시간이 보다 긴 경우, 네트워크 대역폭을 고려한 ring all-reduce를 사용한다. 본 논문의 제안 방법의 효과를 검증하기 위해 제안 방법을 PyTorch 플랫폼에 적용하여 이를 기반으로 실험 환경을 구성하여 배치크기에 대한 성능 평가를 진행하였다. 실험을 통해 제안 기법의 학습시간은 기존 PyTorch 방식 대비 최고 33% 단축된 모습을 확인하였다.

450 N급 메탄-산소 로켓 엔진을 위한 스파크 토치 점화기 개발 (Development of the Spark Torch Igniter for the 450 N-scale Methane-Oxygen Rocket Engine)

  • 박신영;최이담;한은조;김진건;이다혜;이은광;이민우
    • 항공우주시스템공학회지
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    • 제18권1호
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    • pp.53-63
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    • 2024
  • 액체 로켓 엔진의 작동 신뢰성 확보를 위하여 높은 효율과 점화 성능을 가진 점화기가 필수적이다. 본 연구에서는 450 N급 메탄-산소 액체 로켓 엔진에 사용할 수 있는 스파크 토치 방식의 점화기를 개발하였으며, 이를 위해 수치해석, 제작 및 검증을 수행하였다. 구체적으로, 점화 성능 확보를 위해 점화기 출구에서의 엔탈피를 최대화하도록 질량 유량, 노즐 면적비, 연료-산화제 혼합비 및 세장비를 설계변수로 설정하고 파라메트릭 해석을 수행하였으며, 3차원 반응 유동 수치해석을 통해 출구 열량을 산출하였다. 나아가, 도출된 설계를 바탕으로 점화기를 제작하여 연소 실험을 수행하였으며, 안전을 고려하여 설정한 최대 압력 이내에서 수치해석 결과에 부합하는 점화 성능 확보가 가능한 것으로 확인되었다. 본 연구를 통해 설계 및 제작한 점화기는 차후 소형 우주발사체 상단 엔진 등 실제 추진 시스템 구성에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

탄뎀 필릿용접 불량개선을 위한 선후행 토치의 전류 결정에 관한 연구 (A Study on Current Decision of Lead-Trailing Torch for Defect Improvement in Tandem Fillet Welding)

  • 박대규;양종수;조상명
    • 대한용접접합학회:학술대회논문집
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    • 대한용접접합학회 2004년도 춘계 학술발표대회 개요집
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    • pp.92-94
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    • 2004
  • 선박 건조 시 적용되는 여러 가지 용접기법 중 가장 많이 적용되는 기법 중 하나가 FCA용접 (Flux Cored Arc Welding)이다. 일반적으로 100% $CO_2$ 가스를 사용하고, 플럭스 코어드 와이어를 사용하여 자동 또는 반자동 용접에 적용한다. (중략)

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