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학술대회자료
저자정보
최현성 (한국항공대학교) 이재환 (한국항공대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2021 한국컴퓨터종합학술대회 논문집
발행연도
2021.6
수록면
1 - 3 (3page)

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2021

대규모 딥러닝 모델 학습을 위한 효율적인 GPU memory 확장 방안
최현성 ,  이재환 한국정보과학회 학술발표논문집 2021.06 학술대회자료
대규모 딥러닝 모델 학습을 위한 효율적인 GPU 메모리 활용 방안
최현성 항공전자정보공학과 2021.01 학위논문

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본 논문은 효율적으로 GPU memory를 확장하여 단일 GPU memory의 한계로 인해 학습 불가능했던 대규모 딥러닝 모델을 효율적으로 학습시킬 수 있는 방안을 제시한다. 본 논문에서는 대표적인 오픈 소스 딥러닝 프레임워크 중 하나인 Pytorch에 CUDA unified memory 기술을 적용하여 GPU memory를 확장하였다. 딥러닝 수행 시 필요한 데이터는 크게 입력 데이터, 모델 파라미터와 중간 결과 세 가지로 나눌 수 있다. NVIDIA에서는 CUDA unified memory를 효율적으로 사용할 수 있도록 데이터 접근 패턴에 따라 세 가지의 CU ... 전체 초록 보기

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