병렬 연산 및 클라우드

로컬에서 여러 GPU를 사용하거나 클라우드를 사용하여 딥러닝을 확장하고, 여러 신경망을 대화형 방식이나 일괄 처리 작업으로 훈련시킵니다.

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

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 여러 개의 GPU를 사용하여 심층 신경망 훈련 속도를 높입니다.
Deep Learning with Big Data
Train deep neural networks using large amounts of data.
Deep Learning in the Cloud
Access MATLAB in the cloud for deep learning.
클라우드에서 딥러닝 데이터 사용하기

클라우드에 데이터를 업로드하는 워크플로의 예제입니다.
- AWS에서 딥러닝 데이터 사용하기
- Work with Deep Learning Data in Azure
Use Experiment Manager to Train Networks in Parallel
Run multiple simultaneous trials or one trial at a time on multiple workers. (R2020b 이후)
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.
Cloud AI Workflow Using the Deep Learning Container

An example workflow for training, importing data, and optimizing a deep neural network in the cloud using the Deep Learning Container.
- 단계 1: Train Network on Amazon Web Services Using MATLAB Deep Learning Container
- 단계 2: Use Amazon S3 Buckets with MATLAB Deep Learning Container
- 단계 3: Use Experiment Manager in the Cloud with MATLAB Deep Learning Container

추천 예제

자동 병렬 지원을 사용하여 클라우드의 신경망 훈련시키기

이 예제에서는 병렬 훈련에 대한 MATLAB 자동 지원을 사용하여 컨벌루션 신경망을 훈련시키는 방법을 보여줍니다. 딥러닝 훈련에는 종종 몇 시간이나 며칠이 소요됩니다. 병렬 연산을 사용하면 로컬에서 또는 클라우드에 있는 클러스터에서 여러 개의 GPU(그래픽 처리 장치)를 사용하여 훈련 속도를 높일 수 있습니다. 복수의 GPU가 장착된 컴퓨터를 사용하는 경우에는 이 예제를 데이터의 로컬 복사본에 대해 실행할 수 있습니다. 리소스를 더 많이 사용하고 싶다면 딥러닝 훈련을 클라우드로 확장할 수 있습니다. 병렬 훈련 옵션에 대해 알아보려면 Scale Up Deep Learning in Parallel, on GPUs, and in the Cloud 항목을 참조하십시오. 이 예제에서는 MATLAB 자동 병렬 지원을 사용하여 클라우드에 있는 클러스터에서 딥러닝 신경망을 훈련시키는 방법을 보여줍니다.

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