한양대 김상욱 교수팀, 2배 빨라진 딥러닝 기술 개발

기존 분산 딥러닝의 성능 저하 원인 규명 및 해결한 'ALADDIN'

[서울=뉴시스] 한양대 김상욱 교수팀, 2배 빨라진 새로운 딥러닝 기술 개발(사진=한양대 제공) *재판매 및 DB 금지

[서울=뉴시스]김광주 인턴 기자 = 한양대학교는 컴퓨터소프트웨어학부 김상욱 교수팀이 최근 딥러닝(deep learning) 기술 성능을 기존 대비 약 2배 개선한 새로운 분산 딥러닝 기법을 개발했다고 27일 밝혔다.

앞서 방대한 양의 빅데이터를 학습하는 기술인 딥러닝은 학습을 위한 많은 시간과 자원이 필요하고 이는 딥러닝 연구에 걸림돌이 됐다. 따라서 딥러닝 기술을 이용한 학습의 속도를 높이기 위해 관련 연구들이 진행돼 왔다.

이에 김 교수팀은 'ALADDIN'이라는 분산 딥러닝 기술을 개발해 기존 분산 딥러닝에서의 성능 저하 원인을 규명하고 이를 해결했다.

구체적으로 김 교수팀은 분산 딥러닝의 성능 저하를 유발하는 근본적 원인이 워커와 파라미터 서버 간 대칭적 통신임을 밝혔다. 이를 해결하고자 워커-파라미터 서버 간 비대칭 통신 기반 새로운 분산 딥러닝 방법론을 설계했다. 나아가 비대칭 통신으로 발생할 수 있는 정확도 성능 이슈를 해결하는 전략들도 함께 반영했다.
 
그 결과 ALADDIN은 기존 분산 딥 러닝 기법들과 비교해 정확도를 유지하면서도 최대 200%가량 성능이 개선됐다.

'ALADDIN'은 기술의 독창성 및 우수성을 인정받아 세계적 권위를 인정받는 콘퍼런스인 'ACM CIKM 2021'에서 발표될 예정이라고 한양대는 전했다.


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