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[3회]알아두면 꿀팁
IBM GPU 솔루션으로 딥러닝 비용은 절감하고
더 큰 모델을 트레이닝 할 수 있다?

2018년 08월 23일(목) 14:00 ~ 15:00

IBM GPU 솔루션으로 딥러닝 비용은 절감하고 더 큰 모델을 트레이닝 할 수 있다?

세미나 개요

딥러닝을 구축하다 보면 GPU 를 이용해서 제한된 GPU 메모리 사이즈로 골치거리가 되는 경우가 많습니다.
이를 극복하기 위해 여태까지는 무리하게 더 많은 수의 GPU 를 하나의 서버 박스에 장착하여 여러장의 GPU 메모리에 분산 모델을 구현하는 방법을 주로 사용했습니다.
그러나 이런 방법은 구현하기도 어렵고, 확장성 저하 및 비용 증가까지 가져오게 되죠.

IBM에서는 GPU 솔루션인 POWER AI 를 제공하는데 LMS(Large Model Support) 기능을 포함하여 호스트 서버의 메모리를 마치 GPU 메모리처럼 사용할 수 있으며
여러 서버 박스에 분산된 GPU 를 open MPI 를 이용해 tensorflow, caffe 에 효율적으로 묶어서 하나의 모델을 트레이닝 할 수 있는 DDL (Distributed Deep Learning) 기능도 함께 통합 제공합니다.

딥러닝 구축에서 자칫 놓치기 쉬운 아키텍쳐 기술과 점검해야 하는 사항들을 알아보고 IBM GPU 솔루션의 LMS (Large Model Support), DDL (Distributed Deep Learning) 기능을 통해 비용 절감과 더 큰 모델을 트레이닝 한 사례를 함께 살펴보는 시간을 갖고자 합니다.

<7월 웨비나>[2회]쉿! 아무도 알려주지 않는 딥러닝 인프라의 페인포인트와 그 해결방법 다시보기

세션 안내

시간 발표 내용 진행
14:00 ~ 15:00 IBM GPU 솔루션으로 딥러닝 비용은 절감하고 더 큰 모델을 트레이닝 할 수 있다? 발표 & QnA

발표자 및 사회자 안내

  • 발표자 사진

    발표자유부선 상무 한국IBM IBM Systems 사업부 인공지능 인프라
    1996년부터 IBM에서 UNIX 엔지니어로 일했고 2014년부터 Linux on POWER 및 big data 기술 지원을, 현재는 IBM Cognitive Systems에서 GPU 기술 지원을 하고 있습니다.
    Container와 Spark을 통한 GPU farm 구축에 관심을 가지고 있습니다.

  • 발표자 사진

    사회자최혜윤 MC allshowTV 전문 MC - 現 강원영동MBC MC
    - 前 SBS 기상캐스터
    - 前 춘천MBC 아나운서.MC
    - 前 국민TV 아나운서

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