블록체인 기반의 분산형 딥러닝 시스템 설계 및 구현

추현지; 김연희; 최병주

doi:10.5626/KTCP.2021.27.8.362

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자료유형: 학술저널

저자정보: 추현지 (이화여자대학교) 김연희 (이화여자대학교) 최병주 (이화여자대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제27권 제8호

발행연도: 2021.8

수록면: 362 - 371 (10page)

DOI: 10.5626/KTCP.2021.27.8.362

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다양한 형태의, 그리고 다량의 데이터가 점차 축적되어가면서 이를 해석하고 활용하기 위한 딥러닝 학습의 중요성이 더욱 커졌다. 딥러닝 학습 시 필요한 연산이 점차 복잡해짐에 따라 이에 필요한 컴퓨팅 능력을 분산하여 처리하고자 하는 분산형 딥러닝 시스템이 등장하게 되었고, 이때 각 학습 노드 간에 학습 결과인 가중치 데이터를 교환하는 방법에 대한 논의가 다양하게 되어왔다. 그러나 기존에 제시되어왔던 가중치 교환 방식은 제3 관리자를 필요로 하는 중앙 집중형 방식이거나, 혹은 각 노드간 데이터 무결성의 침해 위험이 잔재하는 P2P 기반의 방식이었다. 이에 본 연구에서는 P2P 환경에서도 데이터의 무결성을 보장하면서 가중치 데이터를 교환할 수 있는 블록체인 기반의 분산형 딥러닝 시스템 Chainlearn을 제안하며, 이에 대한 활용 사례를 보이고 기존 시스템과 비교한 Chainlearn만의 특장점을 분석한다.

#블록체인 #분산 시스템 #딥러닝 #P2P #blockchain #distributed system #deep learning

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Langer, Matthias, et al., "Distributed training of deep learning models: A taxonomic perspective," IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems 31.12 (2020): 2802-2818.

Dai, Jason Jinquan, et al., "Bigdl: A distributed deep learning framework for big data," Proc, of the ACM Symposium on Cloud Computing, 2019.

Lian, Xiangru, et al., "Can decentralized algorithms outperform centralized algorithms? a case study for decentralized parallel stochastic gradient descent," Advances in Neural Information Processing Systems, 2017.

Zhang, Sixin, "Distributed stochastic optimization for deep learning (thesis)," arXiv preprint arXiv: 1605.02216 (2016).

Singla, Kushal, Joy Bose, and Sharvil Katariya, "Machine learning for secure device personalization using blockchain," 2018 International Conference on Advances in Computing, Communications and Informatics (ICACCI), IEEE, 2018.

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