딥러닝 학습 시 GPU, CPU의 구조와 과정을 알려주는 자료 추천부탁드립니다

Question

안녕하세요!현재 딥러닝 공부를 하고 있는 개발자입니다.공부 도중 딥러닝 학습 시 CPU와 GPU에서 단계별로 어떤 일이 일어나는지에 대한 과정을 담은 자료를 찾는 중인데 잘 보이지가 않네요.가령 데이터의 로드와 배치 만드는 일은 CPU에서, 파라미터 저장과 그래디언트 계산은 GPU에서 일어난다 -> 이런 구조와 과정을 담은 자료를 찾고 싶습니다. https://ainote.tistory.com/14 이 블로그가 좋은 예시가 될 수 있을 것 같네요. 도서나 온라인 강의, 블로그 등 어떤 자료라도 괜찮습니다!감사합니다

더미 · Accepted Answer

딥러닝 학습 시 CPU와 GPU에서 단계별로 어떤 일이 일어나는지에 대한 자료는 꽤 전문적인 내용이라 찾기 어려우셨을 겁니다. 하지만 몇 가지 자료를 통해 그 과정을 이해하는 데 도움을 드릴 수 있습니다.1. CPU와 GPU의 역할 이해하기:CPU (Central Processing Unit): 딥러닝 학습 과정에서 주로 데이터 전처리, 모델 구성, 학습 스케줄링, 손실 함수 계산 등 순차적이고 복잡한 작업을 담당합니다.GPU (Graphics Processing Unit): 딥러닝 모델의 학습 과정에서 행렬 연산과 같은 대규모 병렬 연산을 빠르게 처리하는 데 특화되어 있습니다.2. 딥러닝 학습 과정에서 CPU와 GPU의 역할:데이터 로드 및 전처리 (CPU): 디스크 또는 메모리에서 학습 데이터를 읽어오고, 필요한 경우 데이터 정규화, 증강 등의 전처리 작업을 수행합니다.배치 생성 (CPU): 전처리된 데이터를 모델 학습에 적합한 크기의 배치(batch)로 나눕니다.모델 파라미터 초기화 및 GPU 메모리로 이동 (CPU -> GPU): 딥러닝 모델의 파라미터를 초기화하고, GPU 메모리로 이동시켜 학습 준비를 합니다.순전파 (GPU): 입력 데이터를 모델에 전달하여 예측값을 계산합니다. 이 과정에서 GPU는 행렬 연산을 빠르게 수행합니다.손실 함수 계산 (CPU): 모델의 예측값과 실제값을 비교하여 손실(loss)을 계산합니다.역전파 (GPU): 손실을 기반으로 모델 파라미터에 대한 기울기(gradient)를 계산합니다. GPU는 이 과정에서도 행렬 연산을 효율적으로 처리합니다.파라미터 업데이트 (GPU): 계산된 기울기를 사용하여 모델 파라미터를 업데이트합니다.반복 (2~7 단계): 위 과정을 여러 번 반복하여 모델을 학습시킵니다.3. 참고 자료:블로그 글:&#34;[모두를 위한 cs231n] Lecture 8 - Part1. Deep Learning 을 위한 CPU와 GPU&#34;: https://deepinsight.tistory.com/103 (CPU와 GPU의 차이점, GPU 프로그래밍 등 자세한 내용 포함)&#34;[Processor] Understanding the Differences: CPU vs GPU - JerryKim&#34;: https://42jerrykim.github.io/processor/cpu-vs-gpu/ (CPU와 GPU의 차이점을 그림과 함께 설명)논문:&#34;Gpu 기반의 분산 딥 러닝 모델의 학습 속도 예측 방법 및 기록매체 - Google Patents&#34;: https://patents.google.com/patent/KR20200109917A/ko (GPU 기반 학습 속도 예측 관련 내용, 딥러닝 학습 과정에 대한 이해에 도움)4. 추가 조언:위에서 언급한 자료들을 참고하여 딥러닝 학습 과정에서 CPU와 GPU의 역할을 더 자세히 이해해 보세요.딥러닝 프레임워크(TensorFlow, PyTorch 등)의 문서나 예제 코드를 살펴보면 실제 학습 과정에서 CPU와 GPU가 어떻게 사용되는지 확인할 수 있습니다.https://g.co/gemini/share/58069eff8983

딥러닝 학습 시 GPU, CPU의 구조와 과정을 알려주는 자료 추천부탁드립니다

1개의 답변

기술 목록