서울대 전병곤 교수팀, 딥러닝 모델 분산 학습 시스템 개발

국내 연구진이 컴퓨터를 빠르게 학습시키는 기술을 개발했다. 서울대 컴퓨터공학부 전병곤 교수팀은 빅데이터를 학습하는 '딥러닝'의 성능을 높이는 시스템 '패럴랙스(Parallax)'를 개발했다고 3일 밝혔다.
현재 딥러닝은 이미지 처리, 음성 인식, 자율주행 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 최근엔 데이터 처리 기기인 '그래픽스처리장치(GPU)'를 이용해 딥러닝에 걸리는 시간을 단축시키는 '분산학습'에 대한 연구가 활발히 이뤄지고 있다.
기존 분산학습 시스템에선 사진 등을 학습하는 이미지 처리 모델에 치중했다. 그래서 사람의 글을 이해하는 자연어 처리 모델의 경우 성능이 낮았다.
패럴랙스는 각 모델의 특성에 맞는 학습 방식을 적용했다. 또, 컴퓨터 안에서 먼저 데이터를 처리하고 크기를 줄인 뒤 다른 컴퓨터에 전송하도록 해 효율성을 높였다. 그 결과 이미지 처리 모델의 성능은 유지하면서 자연어 처리 모델의 성능을 기존 시스템 대비 최대 6배 향상시킬 수 있었다.
이번 연구 결과는 2019년 3월 독일 드레스덴에서 개최될 시스템 분야 학회 중 하나인 '유로시스(EuroSys)'에서 발표될 예정이다.
[서정원 기자]