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세션 3 : 네트워크 응용 기술 동향 좌장 : 정현규 연구위원/ETRI
발표제목 : Networking/System Support for ML
발표자 : 박경수 이메일 :
소속 : KAIST 부서 : 전기및전자공학부
직위 : 교수 발표일시 : 2019년 1월 17일(목)
발표자약력 :
2010년 – 현재: 카이스트 전기 및 전자공학부 부교수
2009년: 피츠버그 대학교 전산학과 조교수
2007년 5월 – 2009년: CoBlitz, Inc. CTO
2007년 – 2008년 프린스턴 대학교 전산학과 Associate Research Scholar
2007년 프린스턴 대학교 전산학 박사
2004년 프린스턴 대학교 전산학 석사
1997년 – 2001년 ㈜ 한글과컴퓨터 소프트웨어 엔지니어
1997년 서울대학교 계산통계학과 전산과학 전공 학사
강연요약 :
본 강연의 분산 딥러닝 학습을 효율적으로 지원하기 위한 최신 시스템 기술 동향에 대해 알아본다. 분산/병렬 학습이 일반화하는 상황에서 네트워크를 통한 최적의 파라메터 업데이트 전략 및 여러 딥 모델 학습 태스크들이 공존하는 경우 어떻게 하면 학습 클러스터 전반의 효율성을 극대화하면서도 개별 태스크들의 평균 수행시간을 최소화할 수 있는 지에 관한 전략에 대해 논의한다. 최근 EuroSys, OSDI, NSDI등에 발표된(될) 딥러닝 학습을 위한 시스템 기술에 대해 소개하고, 제안된 방식의 장단점에 대해 논의한다.
파일 2 : 세션3-1_박경수.pdf    Size : 1.2Mbyte   Down : 106
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