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병렬 연산 및 클라우드
Parallel Computing Toolbox™를 사용하여 여러 GPU, 클러스터 및 클라우드에서 심층 신경망을 훈련시킵니다. 로컬에서 여러 GPU를 사용하거나 클러스터를 사용하여 딥러닝을 확장하고, 여러 신경망을 대화형 방식이나 일괄 처리 작업으로 훈련시킵니다. 옵션에 대한 자세한 내용은 Scale Up Deep Learning in Parallel, on GPUs, and in the Cloud 항목을 참조하십시오.
도움말 항목
병렬, GPU 및 클라우드 관련 기본 사항
- Scale Up Deep Learning in Parallel, on GPUs, and in the Cloud
Explore options for deep learning with MATLAB® in parallel and using multiple GPUs, locally or in the cloud. - 복수의 GPU에서 MATLAB을 사용한 딥러닝
로컬 또는 클라우드에 있는 복수의 GPU를 사용하여 심층 신경망 훈련 속도를 높입니다. - Run Experiments in Parallel
Run multiple simultaneous trials or one trial at a time on multiple workers. - Deep Learning with Big Data
Train deep neural networks using large amounts of data. - Resolve GPU Memory Issues
Troubleshoot errors when MATLAB cannot allocate the requested GPU memory.
클라우드에서 훈련하기
- Deep Learning in the Cloud
Access MATLAB in the cloud for deep learning. - 클라우드에서 딥러닝 데이터 사용하기
클라우드에 데이터를 업로드하는 워크플로의 예제입니다.
- Cloud AI Workflow Using MathWorks Cloud Center
Example workflows for training, importing data, and optimizing a deep neural network in the cloud using MathWorks Cloud Center.
- Cloud AI Workflow Using the Deep Learning Container
Example workflows for training, importing data, and optimizing a deep neural network in the cloud using the Deep Learning Container.
사용자 지정 훈련 루프
- Run Custom Training Loops on a GPU and in Parallel
Speed up custom training loops by running on a GPU, in parallel using multiple GPUs, or on a cluster. - Train Network in Parallel with Custom Training Loop
This example shows how to set up a custom training loop to train a network in parallel.
추천 예제
자동 병렬화 기능을 사용하여 클라우드의 신경망 훈련시키기
이 예제에서는 병렬 훈련에 대한 MATLAB® 자동 지원을 사용하여 컨벌루션 신경망을 훈련시키는 방법을 보여줍니다.
Train Network Using Automatic Multi-GPU Support
Use multiple GPUs on your local machine for deep learning training using automatic parallel support.
Create a Deep Learning Experiment for Classification
Train a deep learning network for classification using Experiment Manager.
Create a Deep Learning Experiment for Regression
Train a deep learning network for regression using Experiment Manager.
Train Deep Learning Networks in Parallel
Run multiple deep learning experiments on your local machine. Using this example as a template, you can modify the network layers and training options to suit your specific application needs. You can use this approach with a single or multiple GPUs. If you have a single GPU, the networks train one after the other in the background. The approach in this example enables you to continue using MATLAB® while deep learning experiments are in progress.
Train Network Using Federated Learning
Train a network using federated learning. Federated learning is a technique that enables you to train a network in a distributed, decentralized way [1].
Send Deep Learning Batch Job to Cluster
Train a deep neural network on a cluster while you continue working in MATLAB® or when you close it.
딥러닝 일괄 처리 작업을 클러스터로 보내기
이 예제에서는 계속해서 작업을 진행하거나 훈련 중에 MATLAB®을 닫을 수 있도록 딥러닝 훈련 일괄 처리 작업을 클러스터로 보내는 방법을 보여줍니다.
parfor를 사용하여 다중 딥러닝 신경망 훈련시키기
이 예제에서는 parfor 루프를 사용하여 훈련 옵션에 대해 파라미터 스윕을 수행하는 방법을 보여줍니다.
parfeval을 사용하여 다중 딥러닝 신경망 훈련시키기
이 예제에서는 parfeval을 사용하여 딥러닝 신경망에 대한 신경망 아키텍처의 심도를 기반으로 파라미터 스윕을 수행하고 훈련 중에 데이터를 가져오는 방법을 보여줍니다.
