참고문헌: Wu, Z., Xiao, Q., Gokmen, T., Tsai, H., El Maghraoui, K., & Chen, T. (2024). Pipeline Gradient-based Model Training on Analog In-memory Accelerators. arXiv preprint arXiv:2410.15155v1.
연구 목표: 본 연구는 에너지 효율적인 방식으로 대규모 심층 신경망 모델의 학습을 가속화하기 위해 아날로그 메모리 내 컴퓨팅(AIMC) 가속기를 사용한 파이프라인 기반 모델 학습 방법을 제안합니다.
연구 방법: 본 연구에서는 AIMC 가속기에서 동기식 및 비동기식 파이프라인 병렬 처리 방식을 적용하여 모델 학습을 수행합니다. 동기식 파이프라인은 기존 SGD와 동일한 방식으로 작동하며, 비동기식 파이프라인은 지연된 기울기를 사용하여 계산 밀도를 높입니다.
주요 결과:
주요 결론: 본 연구는 AIMC 가속기에서 파이프라인 병렬 처리를 통해 대규모 심층 신경망 모델 학습의 효율성을 크게 향상시킬 수 있음을 보여줍니다. 특히, 비동기식 파이프라인은 계산 밀도를 극대화하여 학습 속도를 높일 수 있는 유망한 방법입니다.
의의: 본 연구는 AIMC 가속기의 실용성을 높이고 대규모 AI 모델 학습의 가능성을 열어주는 중요한 연구입니다.
제한점 및 향후 연구 방향:
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by Zhaoxian Wu,... : arxiv.org 10-22-2024
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