Tensor Parallelism

텐서 병렬화

7개 레벨

텐서 병렬화는 모델의 파라미터를 여러 GPU에 나누어 저장하는 방식이에요. 이는 대규모 모델의 메모리 요구량을 줄이고, 계산 속도를 향상시켜요. 특히, 대규모 딥러닝 모델 학습에 효과적이에요.

텐서 병렬화 스킬 여정을 시작하세요

7개의 레벨을 통해 체계적으로 학습하고, 커리어 성장의 기반을 다지세요.

7 레벨 로드맵

단계별 역량 인증

학습 로드맵

7개 레벨

전체 7

Lv 1. 딥러닝 기본 개념을 이해하고 PyTorch로 간단한 모델을 구현할 수 있어요

1. 딥러닝 개념
2. 신경망 구조
3. PyTorch 기초

연습 문제

1.
PyTorch로 MNIST 분류 모델을 구현 및 학습해요
2.
학습된 모델로 테스트 이미지 예측 결과를 확인해요

Lv 2. GPU 아키텍처와 CUDA 개발 환경을 설정할 수 있어요

Lv 3. torchdistributed와 Data Parallelism을 활용해 다중 GPU 학습을 수행할 수 있어요

Lv 4. 모델 병렬화 기법을 이해하고 파이프라인 병렬화를 적용할 수 있어요

로그인하고 더 많은 레벨을 확인하세요

Lv 5. 1D 텐서 병렬화 알고리즘을 이해하고 직접 구현할 수 있어요

Lv 6. Megatron-LM과 DeepSpeed의 텐서 병렬화 모듈을 설정하고 실행할 수 있어요

Lv 7. 텐서 병렬화 학습 성능을 최적화하고 Docker로 배포할 수 있어요

이 스킬로 지원할 수 있는 채용공고

해당되는 공고가 없어요.