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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국정보통신학회JICCE Journal of information and communication convergence engineering Journal of information and communication convergence engineering Vol.16 No.4
- 발행연도
- 2018.12
- 수록면
- 235 - 241 (7page)
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Recently, deep learning has been actively studied and applied in various fields even to novel writing and painting in ways we could not imagine before. A key feature is that high-performance computing device, especially CUDA-enabled GPU, supports this trend. Researchers who have difficulty accessing such systems fall behind in this fast-changing trend. In this study, we propose and implement a library called Emulearner that helps users to utilize Emulab with ease. Emulab is a research framework equipped with up to thousands of nodes developed by the University of Utah. To use Emulab nodes for deep learning requires a lot of human interactions, however. To solve this problem, Emulearner completely automates operations from authentication of Emulab log-in, node creation, configuration of deep learning to training. By installing Emulearner with a legitimate Emulab account, users can focus on their research on deep learning without hassle.
목차
Abstract
I. INTRODUCTION
II. DISTRIBUTED LEARNING TECHNIQUES IN TENSORFLOW
III. USE OF EMULAB AS RESOURCE POOL FOR DEEP LEARNING
IV. EMULEARNER: LIBRARY UTILIZING EMULAB FOR DEEP LEARNING
V. EXPERIMENT
VI. CONCLUSION
REFERENCES
참고문헌 (15)
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