개인용 병렬처리 클러스터 구축방법

2019-06-27 08:30~12:00

전기전자 평생교육원 / 정재준 교수

웨비나정보 웨비나Q&A

김*복2019-06-27 오전 11:06:13
각 모듈별로 학습 과제를 다르게 주고 학습을 시키는 방식을 취하고 있는 것 같은데, 일반적인 PC를 사용하거나 GPU 카드를 사용하는 경우에 비해서 학습 시간은 어느 정도 차이가 나는지요?
Kernel2019.06.27
쉽게 생각해서 대용량 데이터를 분산처리 한다고 생각하시면 되고, 현재 시연한 것은 CPU 모듈 한개당 학습 시간이 20~30분정도 소요 됩니다.
이*동2019-06-27 오전 11:05:34
실행하신 애플리케이션은 오픈 소스 소프트웨어인가요..?
Kernel2019.06.27
병렬클러스터를 운영하고 TCP/IP 리눅스 시스템 프로그래밍은 커널연구회에서 모두 코딩했고, 일부 머신러닝 알고리즘(CNN)은 오픈 소스를 일부 활용했지만 그 소스도 현재 시스템에 맞춤형으로 최적화 시켰습니다.
김*주2019-06-27 오전 11:03:38
학습하는 알고리즘이 핵심일 것 같은데요. 향후에 학습에 대한 알고리즘 설명도 계획에 있으신지요?
Kernel2019.06.27
네, 제품을 구매하시면 소스를 모두 제공하고 오프라인 교육도 진행할 예정입니다.
허*현2019-06-27 오전 11:03:20
실제 사용자가 많은가요? 아직 감이 잘 오지는 않네요.
Kernel2019.06.27
몇주전부터 시연하고 알려가고 있어서, 아직 사용자는 많지 않은 편입니다. 일단 기술적인 내용도 알아가야 하기 때문에 조만간 E4DS 전자전기교육원에서 오프라인 교육도 진행할 예정입니다.
문*우2019-06-27 오전 11:02:14
제가 이와 비슷한 것을 라즈베리파이 3+로 했었을때 발열 문제로 라즈베리파이 3개정도 망가트린 적이 있습니다.. 발열에 따른 문제는 별도의 쿨링을 하신건가요?
Kernel2019.06.27
현재 시연하고 있는 라즈베리파이 컴퓨팅모듈(CM3)는 발열이 거의 없는 편이라 안정적인 시스템입니다. 별도록 쿨링하지 않았습니다.
박*희2019-06-27 오전 11:01:27
늦었습니다.. 오늘 내용도 재방송 되나요?
e4ds2019.06.27
오늘 웨비나도 재방송과 다시보기가 가능합니다.
김*열2019-06-27 오전 11:01:16
[질문] 머신러닝에 적용하기 위한 병렬처리 최소 사양이나 권장사항이 궁금합니다.
Kernel2019.06.27
일단 머신러닝이 제대로 될려면 CPU처리 속도와 메모리가 현재보다 1000배 정도 올라가야 합니다. 현재는 대부분 G(기가) 단위인데, T(테라)단위까지 가야 하는데, 하지만 현재 기가 단위에서도 병렬클러스터를 활용해서 병렬화 해나가면 됩니다만, 문제는 학습 데이터량에 있는데, 현재 세미나 내용은 16개 CPU(1.2GHz), 16GB 메모리에서 사람 얼굴특징을 20개정도 학습하고 답변할 수 있습니다.
임*식2019-06-27 오전 11:01:07
몇몇 부분을 못들었는데요. 웹비나후 바로 다시보기가 지원되는지요.
e4ds2019.06.27
재방송이 바로 진행되며, 다시보기도 가능합니다.
박*훈2019-06-27 오전 11:00:03
안녕하세요 ㅋ
e4ds2019.06.27
안녕하세요~ 유익한 시간 되시길 바랍니다~
정*균2019-06-27 오전 10:57:44
병렬처리 클러스터는 대용량의 데이터를 처리할때 사용하는데, 주로 어떤 작업에 많이 사용되는지요? 현재 얼굴이미지로 데모를 해주시는데, 이미지나 영상쪽에서 많이 사용되는지요?
Kernel2019.06.27
네, 일단 머신러닝 분야에 적용되어 나갈 수 있고, 특히 카메라 영상처리(CNN)와 음성인식(RNN)등에 활용할 수 있고, 저는 영상중에서도 사람얼굴이 가장 중요한 부분이라 이것부터 학습 데이터로 활용하고 있습니다.