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Distributed Computing
Parallelism Techniques
ZeRO
Zero Redundancy Optimizer
ZRO
8개 레벨
이러한 최적화 기법은 모델 훈련 중 데이터의 중복을 줄여 효율성을 높여줘요. 이를 통해 더 적은 리소스로 빠른 학습이 가능하게 해줘요. 결과적으로, 대규모 딥러닝 모델 훈련이 용이해져요.
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8개의 레벨을 통해 체계적으로 학습하고, 커리어 성장의 기반을 다지세요.
8
레벨 로드맵
단계별 역량 인증
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학습 로드맵
8개 레벨
전체 8
Lv 1. 병렬 컴퓨팅 기본 개념을 알아요
1. 병렬 컴퓨팅 개념
2. 분산 시스템 개념
3. GPU 아키텍처 기초
4. CUDA 기본 개념
Lv 2. PyTorch 분산 학습 기본을 활용할 수 있어요
Lv 3. 모델 메모리 사용을 프로파일링하고 최적화할 수 있어요
Lv 4. ZeRO의 기본 원리를 설명할 수 있어요
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Lv 5. Stage1과 Stage2 동작을 구성할 수 있어요
Lv 6. Stage3와 CPU/NVMe 오프로드를 구성할 수 있어요
Lv 7. DeepSpeed로 최적화된 분산 학습 파이프라인을 구축할 수 있어요
Lv 8. 실제 프로젝트에 ZeRO를 적용해 대규모 모델을 학습할 수 있어요
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