Introduction Tiresias 는 가장 최신의 Deep Learning Training Scheduling System 에 대한 연구로, 효율적인 DL Training System 을 설계하는 방법에 대한 논문입니다. 이전에 제안된 다양한 DL Training

GPU 가 설치된 서버, 또는 인스턴스에서 머신러닝, 딥러닝 작업을 하기 위해서는 우선적으로 시스템 세팅이 필요합니다.

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1개의 worker 가 가지는 batchsize 를 고정하는 것worker 의 개수를 증가시켰을 때, 전체 분산 처리 속도를 보게 된다.1-GPU : 128batch2-GPU : 128batch x 2 = 256batch4-GPU : 128batch x 4 = 512b

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tensorflow profiler with multi-gpu environment

EuroSys 학회에서는 EuroSys 2021을 기준으로 Artifact Evaluation (AE)를 도입하고 있습니다.간단히 말하자면 논문의 실험을 동일하게 재현할 수 있는 코드와 환경들을 제출하고, 동일하게 재현됨을 인증받는 제도입니다.

MLSys 는 2022년으로 5번째로 열리는 학술 대회입니다.위 paper 는 ML을 위한 System 을 연구하는 분들이 모여, MLSys 분야의 핵심 issue 를 정의한 내용을 담고 있습니다.핵심적인 내용을 읽고 정리해 보았습니다.

pandas 는 데이터를 편리하게 다룰 수 있도록 도와주는 파이썬 라이브러리 입니다.성능(연산 속도)는 numpy 에 비해 떨어질 지 몰라도, 데이터를 처음 접했을 때 빠르게 데이터를 이해하는 데 좋습니다.

그동안의 연구 기간동안 참 많은 figure 들을 작업하였습니다.paper 에 들어가는 figure 의 경우 비슷한 형태로 그리는 경우가 많은데,기존에 그려뒀던 figure 들 중에서 적당한 것을 골라 수정하는 것이 편리합니다.

웹 페이지에 데이터를 시각화 하는 툴은 다양하게 있습니다.대표적으로 사용되는 툴을 찾아보니, D3.js, Recharts, Chart.js 등이 있습니다. 그 중에서 Chart.js 는 다른 툴에 비해서 기본 디자인이 세련되고, 색감이 예쁜 편입니다.