자바스크립트 클러스터링을 통한 머신러닝 모델 훈련 가속화

19 Sep 2023

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JavaScript Clustering

머신러닝은 대용량 데이터셋을 훈련하기 위해 많은 계산 리소스를 필요로 합니다. 이는 특히 클라이언트 측에서 실행되는 자바스크립트로 머신러닝 모델을 훈련할 때 더욱 도전적입니다. 그러나 자바스크립트 클러스터링을 활용하면 분산 컴퓨팅 환경에서 클라이언트의 리소스를 활용하여 머신러닝 모델의 훈련을 가속화할 수 있습니다.

클러스터링 및 분산 컴퓨팅의 이점

클러스터링은 여러 컴퓨터 노드를 하나의 클러스터로 연결하는 프로세스입니다. 이를 통해 여러 컴퓨팅 리소스를 하나의 가상 시스템으로 활용할 수 있습니다. 분산 컴퓨팅은 클러스터링된 리소스를 사용하여 병렬적으로 계산을 수행하는 방식입니다.

머신러닝 모델의 훈련은 일반적으로 많은 계산 작업을 포함하며, 이를 병렬화하여 처리할 수 있는 분산 컴퓨팅은 효율적인 방법입니다. 클러스터링된 리소스를 활용하면 데이터를 다른 머신에 분산하여 처리하고, 머신러닝 알고리즘을 동시에 실행하여 훈련 시간을 단축할 수 있습니다.

자바스크립트 클러스터링 라이브러리

여러 자바스크립트 클러스터링 라이브러리가 있지만, ClusterWS는 가장 인기있는 옵션 중 하나입니다. ClusterWS는 노드와 브라우저에서 모두 작동하며, WebSocket 프로토콜을 사용하여 클러스터 내의 다른 워커와 통신할 수 있습니다.

const cluster = require('cluster');
const ClusterWS = require('clusterws');

if (cluster.isMaster) {
  // 마스터 프로세스인 경우 클러스터 생성
  cluster.fork();

  cluster.on('exit', (worker) => {
    // 워커 프로세스 종료시 새로운 워커 생성
    cluster.fork();
  });
} else {
  // 워커 프로세스인 경우 ClusterWS 서버 시작
  const server = new ClusterWS.Server({ port: 8080 });

  // 클러스터 내의 다른 워커와 통신하기 위한 이벤트 핸들러 등록
  server.on('connection', (ws) => {
    ws.send('Hello from worker!');
  });
}

위의 예시 코드에서는 마스터 프로세스에서 워커 프로세스를 생성하고, ClusterWS 서버를 시작합니다. 클러스터 내에서 다른 워커와 통신하기 위해 connection 이벤트 핸들러를 등록할 수 있습니다.

자바스크립트 클러스터링을 통한 머신러닝 모델 훈련 가속화

자바스크립트 클러스터링을 활용하여 머신러닝 모델의 훈련을 가속화할 수 있습니다. 클러스터 내의 워커들이 데이터를 분할하여 처리하고, 훈련된 가중치를 브로드캐스트하여 모델을 동기화할 수 있습니다.

// 데이터 분할 및 처리 예시
const data = [/* ... */];
const numWorkers = 4;
const chunkSize = Math.ceil(data.length / numWorkers);

// 워커 데이터 분할 및 처리
const workerData = [];
for (let i = 0; i < numWorkers; i++) {
  const start = i * chunkSize;
  const end = start + chunkSize;
  const workerChunk = data.slice(start, end);
  workerData.push(workerChunk);
}

// 각 워커에 데이터 전달
workerData.forEach((chunk, index) => {
  const worker = cluster.fork();
  worker.send({ data: chunk, index });
});

// 워커 결과 수신 및 모델 동기화
const weights = [];
cluster.on('message', (worker, message) => {
  weights[message.index] = message.weights;

  if (weights.filter(w => w).length === numWorkers) {
    // 모든 워커 결과를 수신한 경우 모델 동기화
    const synchronizedWeights = /* 모델 동기화 로직 */;
    weights.forEach((w) => {
      w.load(synchronizedWeights);
    });
  }
});

위의 예시 코드에서는 데이터를 여러 워커에 분할하여 전달하고, 각 워커에서 훈련된 가중치를 메시지로 전송합니다. 마스터 프로세스는 모든 워커의 결과를 수신한 후, 모델을 동기화하는 로직을 수행합니다.

마치며

자바스크립트 클러스터링을 통해 클라이언트 측에서 머신러닝 모델의 훈련을 가속화할 수 있습니다. ClusterWS와 같은 라이브러리를 사용하여 클러스터링을 적용하고, 데이터를 분산하여 처리하며, 가중치를 동기화하는 방식으로 머신러닝 모델의 훈련을 최적화할 수 있습니다. 이를 통해 대용량 데이터셋을 효율적으로 다루고, 머신러닝 모델의 훈련 시간을 단축할 수 있습니다.

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