딥러닝 병렬처리와 GPU 최적화

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일수/시간 2일 / 12시간 강사 한컴아카데미 전문강사
과정매니저  정승호 (031-622-7684)
교육비 770,000원 (VAT포함)
선수과정 파이썬을 활용한 딥러닝 기본
Deep Learning 이해 (TX 보드 활용)
후속과정 GPU 병렬 프로그래밍과 CUDA 아키텍처
실습장비 Tensorflow, Ubuntu 리눅스
정원 20명
전체 교육일정
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과정개요
본 교육과정에서는 딥러닝을 사용하여 기계학습 수행 시 단일 GPU/Node를 사용시 발생하는 문제점들과 이를 해결하기 위해 제안된 다양한 기법들을 파악한다. 특히 최근 널리 사용되는 딥러닝 라이브러리인 Tensorflow에서 제공되는 병렬처리용 API를 활용하는 방법들에 대하여 학습 및 직접 구현해본다. 그 외에 딥러닝의 연산성능을 향상시키기위해 제안된 다양한 시스템 환경에 대하여 파악하고 이를 실무에 적용하는 방안을 습득한다.

* 실습환경 : Linux, Ubuntu, TensorFlow
(실습환경등으로 인해 특정 실습 진행이 불가능할 경우 시연 및 동작결과 분석으로 대체될 수 있습니다.)
* 필수 선수 지식 : TensorFlow, C언어, Python 기본 경험자
* 과정난이도 : 중급
특이사항

교육목적

* 효율적인 딥러닝 활용을 위한 GPU 최적화
* 업무 및 연구에 최적화된 딥러닝 적용

교육대상

* 딥러닝 알고리즘과 코드는 이해하지만, 데이터/도메인에 적합한 함수/패키지 구현하고 싶은 분
* 한정적인 컴퓨팅 리소스 효율적으로 사용하기 위한 개발자/기획자/관리자

교육효과
* Tensorflow 사용 시 Multi-GPU/Node 를 활용하여 학습을 수행시킬 수 있음
* GPU의 성능저하 요인을 파악하고 이를 해결하기 위한 다양한 최적화 방법 적용 가능
* 딥러닝을 위해 제안된 다양한 HW시스템의 특징을 파악하고 용도에 맞게 시스템을 구성
교육내용

구분

목차세부내용
1일차

- Part 1 Overview


- Part 2 Multi-GPU on tensorflow

- Deep learning 기초 및 실습 (Tensorflow)

- GPGPU사용 환경에서의 Deep Learning

- GPU 성능 저하요인 및 해결 방안

- Deep learning 병렬 처리 개념

- 관련 논문 소개


- Using GPU API on Tensorflow

- Tensorflow에서 Multi-GPU 사용

- Multi-GPU를 사용 실습



2일차

- Part 3 Multi-Node Training


- Part 4 HPC for Distributed DeepLearning

- Distributed Tensorflow 구조

- 분산 Node에서의 Distributed Tensorflow

- Horovod를 사용한 Tensorlfow


- 기술 동향 소개

- Deep Learning 가속화를 위해 제안된 HPC 시스템 소개

- 관련 API및 논문 소개





첨부파일

[과정소개서]_딥러닝 병렬처리와 GPU 최적화_2023.pdf

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