[nodejs] 딥러닝 모델의 병렬화
딥러닝 모델은 많은 수의 계산을 필요로 합니다. 이로 인해 모델의 실행 시간이 길어질 수 있습니다. 병렬화는 이러한 문제를 해결하기 위한 한 가지 방법입니다.
병렬화란?
병렬화는 여러 작업을 동시에 처리하여 전체 실행 시간을 줄이는 기술입니다. 딥러닝 모델의 병렬화는 모델을 여러 부분으로 나누어 각 부분을 병렬로 처리함으로써 전체 실행 시간을 단축하는 것을 의미합니다.
데이터 병렬화
데이터 병렬화는 입력 데이터를 여러 부분으로 나누어 병렬로 처리하는 방식입니다. 예를 들어, 하나의 이미지를 여러 개로 나누어 각각을 병렬로 처리하는 것이 데이터 병렬화의 한 예입니다.
// Node.js에서의 데이터 병렬화 예시
const clusters = require('clusters');
const os = require('os');
const numCPUs = os.cpus().length;
if (clusters.isMaster) {
for (let i = 0; i < numCPUs; i++) {
clusters.fork();
}
} else {
// 각 프로세스에 이미지 부분을 전달하고 병렬 처리를 수행
}
모델 병렬화
모델 병렬화는 모델을 여러 부분으로 나누어 각 부분을 병렬로 처리하는 방식입니다. 이를 위해 모델의 계산을 여러 GPU 또는 다중 프로세서에 분산하여 병렬 처리합니다.
// Node.js에서의 모델 병렬화 예시
const { Worker, isMainThread, parentPort } = require('worker_threads');
if (isMainThread) {
const worker1 = new Worker('modelPart1.js');
const worker2 = new Worker('modelPart2.js');
// 병렬로 처리된 결과를 합침
} else {
// 각 워커에서 모델의 일부를 처리
}
결론
딥러닝 모델의 병렬화는 모델의 실행 시간을 단축하여 효율적인 모델 학습 및 추론을 가능하게 합니다. 데이터 병렬화와 모델 병렬화는 이를 실현하기 위한 중요한 기술입니다.