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딥러닝 훈련 속도UP! 그레이디언트 체크포인팅 활용법 딥러닝 모델을 훈련하는 과정에서 가장 큰 어려움 중 하나는 엄청난 양의 메모리를 필요로 한다는 거예요. 특히 거대한 신경망을 다룰 때는 GPU 메모리가 부족해 훈련이 중단되거나 속도가 느려지는 경우가 빈번하죠. 하지만 걱정 마세요! 오늘은 이러한 문제를 해결해 줄 핵심 기술, 그레이디언트 체크포인팅(Gradient Checkpointing)에 대해 자세히 알아보는 시간을 가져볼 거예요. 메모리 부족 문제는 딥러닝 모델의 발전을 저해하는 큰 걸림돌이었지만, 그레이디언트 체크포인팅이라는 혁신적인 기술 덕분에 더욱 크고 복잡한 모델을 훈련할 수 있게 되었어요. 이 포스팅에서는 그레이디언트 체크포인팅의 기본 원리, 장점과 단점, 그리고 실제 활용 사례까지 꼼꼼하게 살펴보면서 여러분의 딥러닝 여정에 도움을 드리고.. 2024. 10. 26.
딥러닝 훈련 속도 UP! 그레이디언트 체크포인팅 완벽 가이드 딥러닝 모델이 점점 더 복잡해지고, 방대해지면서 훈련 과정에서 발생하는 메모리 문제는 개발자들의 골칫거리 중 하나가 되었어요. 특히 GPU 메모리가 제한적인 환경에서는 더욱 심각해지죠. 그래서 등장한 혁신적인 기술이 바로 그레이디언트 체크포인팅(Gradient Checkpointing)입니다. 그레이디언트 체크포인팅은 딥러닝 모델 훈련 시 발생하는 메모리 부족 문제를 해결하기 위한 기법으로, 모델의 중간 활성화 값을 저장하는 대신 필요한 시점에만 재계산하여 메모리 사용량을 줄이는 방식을 사용해요. 덕분에 더 큰 배치 크기나 더욱 복잡한 모델을 훈련하는 것이 가능해졌죠. 자, 그럼 그레이디언트 체크포인팅이 어떻게 작동하는지, 그리고 어떤 장점과 단점을 가지고 있는지 자세히 알아볼까요? 그레이디언트 체크포인.. 2024. 10. 25.
단일 GPU 쥐어짜서 딥러닝 속도 UP! 핵심 가이드 딥러닝 공부하다 보면, 으레 한 번쯤 보게 되는 창이 있죠? 바로 로 GPU 상태를 확인할 때 나오는 그 창 말이에요. 오른쪽에 보이는 GPU-Util이라는 녀석, 이게 바로 GPU가 얼마나 열심히 일하고 있는지 보여주는 지표거든요. 숫자가 높을수록 우리의 충실한 일꾼이 계산을 빡세게 돌리고 있다는 뜻이랍니다. GPU-Util, 왜 높여야 할까요?근데 학교 다닐 때는 이 GPU-Util이 그렇게 중요한지 잘 몰랐어요. 사실, 아무도 알려주지 않았거든요. 솔직히 말해서, 불과 며칠 전까지만 해도 저도 별로 신경 안 썼어요. 하지만, 딥러닝 학습 파이프라인의 핵심은 바로 GPU를 최대한 활용하는 거라는 걸 깨달았어요. 제가 겪었던 시행착오를 여러분은 겪지 않으셨으면 하는 바람에서, 오늘은 학습 파이프라인에서.. 2024. 10. 24.
GPU 메모리 부족? 딥러닝 성능 UP 시크릿 팁! 요즘 딥러닝 모델 학습하다 보면 GPU 메모리 용량 부족으로 답답할 때가 있죠? 😫  더 큰 모델을 학습하거나 복잡한 작업을 처리하려고 하면 GPU 메모리가 금세 가득 차 버리고, 학습이 중단되거나 속도가 느려지는 경험, 다들 한 번쯤 해보셨을 거예요. GPU 메모리 용량은 딥러닝 모델 학습 및 추론 속도에 큰 영향을 미치는 요소 중 하나인데요, 고성능 GPU 여러 개를 사용하기 어려운 환경에서도 단일 GPU의 성능을 극대화하면 머신러닝 모델의 성능을 향상시킬 수 있어요. 오늘은 PC Building Simulator를 활용해서 단일 GPU 메모리 용량을 효율적으로 활용하고, 딥러닝 모델 학습 속도를 높이는 꿀팁들을 알려드릴게요! 😉  이 팁들을 활용하면 좀 더 쾌적하고 효율적인 머신러닝 환경을 구축.. 2024. 10. 23.
양자화로 AI 모델 용량 줄이기: 딥러닝 성능 UP! 용량 DOWN! 딥러닝 모델이 점점 더 복잡해지고 성능이 향상되면서, 모델의 크기와 연산량 또한 기하급수적으로 증가하고 있어요. 특히 모바일 기기나 임베디드 시스템처럼 연산 능력이나 메모리 용량이 제한적인 환경에서는 모델 크기가 큰 걸림돌이 될 수밖에 없죠. 이럴 때 사용하는 게 바로 양자화(Quantization)라는 기술이에요. 양자화는 딥러닝 모델의 가중치와 활성화 값을 더 낮은 비트 수로 표현하는 기술이에요. 쉽게 말해, 32비트 부동 소수점으로 표현된 수들을 8비트나 4비트 정수로 바꿔서 모델의 크기를 줄이는 거죠. 모델 크기가 줄어들면 저장 공간을 절약할 수 있고, 더 빠르게 추론할 수도 있답니다. 마치 고해상도 사진을 압축해서 용량을 줄이는 것과 비슷하다고 생각하면 돼요. 딥러닝 모델 양자화: 모델 경량화의.. 2024. 10. 22.
딥러닝 모델의 데이터 타입: AI 성장의 핵심, 어떤 데이터를 먹고 성장할까요? 딥러닝은 인공지능(AI) 분야에서 엄청난 발전을 이끌어낸 핵심 기술 중 하나인데요. 컴퓨터가 마치 사람처럼 스스로 학습하고 판단할 수 있도록 만드는 핵심 원리가 바로 딥러닝입니다. 그런데 딥러닝 모델은 어떻게 이렇게 똑똑해질 수 있을까요? 바로 다양한 유형의 데이터를 '먹고' 학습하기 때문이에요. 딥러닝 모델은 이미지, 텍스트, 음성 등 우리 주변의 다양한 데이터를 입력으로 받아서 그 속에 숨겨진 패턴과 특징을 찾아내 학습합니다. 마치 아이가 세상을 경험하고 배우는 것처럼 말이죠. 이번 포스팅에서는 딥러닝 모델에 사용되는 다양한 데이터 타입을 자세히 알아보고, 각 데이터 타입에 맞는 딥러닝 아키텍처와 활용 사례를 살펴볼게요. 딥러닝 모델의 주요 데이터 타입딥러닝 모델은 다양한 유형의 데이터를 학습할 수 .. 2024. 10. 22.

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