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복수의 프로세싱 엘리먼트들과 연결된 동적 신경망 학습 장치에서 수행되는 동적 신경망 학습 방법에 있어서,(a) 제1 프로세싱 엘리먼트를 통해 수행되고 있는 학습 태스크에 관해 상기 학습 태스크의 실행 과정의 중간 검사점으로서 이전 실행 상태의 보존과 이후 실행의 재개가 가능한 체크포인트를 설정하여 상기 학습 태스크의 산출물을 가져오는 단계;(b) 상기 학습 태스크의 수행에 독립적으로 상기 복수의 프로세싱 엘리먼트들 중 상기 제1 프로세싱 엘리먼트보다 비용 효율적인 제2프로세싱 엘리먼트를 검색하는 단계; 및(c) 상기 검색이 성공적으로 수행되면 가져온 상기 학습 태스크의 산출물을 가지고 상기 제2 프로세싱 엘리먼트로 상기 학습 태스크를 이동시켜 계속적으로 수행하는 단계를 포함하는 동적 신경망 학습 방법
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제1항에 있어서, 상기 (a) 단계는상기 학습 태스크의 실행단위마다 상기 학습 태스크에 상기 체크포인트를 설정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 동적 신경망 학습 방법
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제2항에 있어서, 상기 (a) 단계는학습 데이터 집합 중 특정 기준으로 결정된 일부의 학습 데이터를 통해 상기 실행단위를 설정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 동적 신경망 학습 방법
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제1항에 있어서, 상기 (a) 단계는상기 학습 태스크의 산출물을 다른 프로세싱 엘리먼트에 의해 접근 가능한 글로벌 메모리에 저장하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 동적 신경망 학습 방법
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제4항에 있어서, 상기 (a) 단계는상기 저장 과정에서 상기 다른 프로세싱 엘리먼트에 의해 수행될 때 동일한 실행 환경을 제공하기 위해 상기 학습 태스크에 관한 가상 머신 이미지를 생성하여 상기 글로벌 메모리에 저장하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 동적 신경망 학습 방법
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제1항에 있어서, 상기 (b) 단계는주기적으로 또는 상기 제1 프로세싱 엘리먼트의 비용이 변경될 때 상기 검색을 시작하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 동적 신경망 학습 방법
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제1항에 있어서, 상기 (b) 단계는상기 복수의 프로세싱 엘리먼트들의 비용 히스토리를 분석하여 상기 제2 프로세싱 엘리먼트를 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 동적 신경망 학습 방법
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제7항에 있어서, 상기 (b) 단계는상기 학습 태스크와 독립적으로 수행되는 별도의 태스크가 상기 비용 히스토리의 분석을 주기적으로 수행하여 상기 제2 프로세싱 엘리먼트를 추천하도록 하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 동적 신경망 학습 방법
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제1항에 있어서, 상기 (c) 단계는상기 이동 전에 상기 제2 프로세싱 엘리먼트에 상기 학습 태스크에 관한 가상 머신 이미지로 새로운 학습 태스크를 수행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 동적 신경망 학습 방법
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제9항에 있어서, 상기 (c) 단계는상기 새로운 학습 태스크에 가져온 상기 학습 태스크의 산출물을 제공하여 상기 이동을 완료시키는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 동적 신경망 학습 방법
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복수의 프로세싱 엘리먼트들과 연결된 동적 신경망 학습 장치에 있어서,제1 프로세싱 엘리먼트를 통해 수행되고 있는 학습 태스크에 관해 상기 학습 태스크의 실행 과정의 중간 검사점으로서 이전 실행 상태의 보존과 이후 실행의 재개가 가능한 체크포인트를 설정하여 상기 학습 태스크의 산출물을 가져오는 체크포인트 설정부;상기 학습 태스크의 수행에 독립적으로 상기 복수의 프로세싱 엘리먼트들 중 상기 제1 프로세싱 엘리먼트보다 비용 효율적인 제2프로세싱 엘리먼트를 검색하는 프로세싱 엘리먼트 검색부; 및상기 검색이 성공적으로 수행되면 가져온 상기 학습 태스크의 산출물을 가지고 상기 제2 프로세싱 엘리먼트로 상기 학습 태스크를 이동시켜 계속적으로 수행하는 작업 이관부를 포함하는 동적 신경망 학습 장치
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제11항에 있어서, 상기 체크포인트 설정부는상기 학습 태스크의 실행단위마다 상기 학습 태스크에 상기 체크포인트를 설정하는 것을 특징으로 하는 동적 신경망 학습 장치
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제11항에 있어서, 상기 체크포인트 설정부는상기 학습 태스크의 산출물을 다른 프로세싱 엘리먼트에 의해 접근 가능한 글로벌 메모리에 저장하는 것을 특징으로 하는 동적 신경망 학습 장치
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제11항에 있어서, 상기 프로세싱 엘리먼트 검색부는주기적으로 또는 상기 제1 프로세싱 엘리먼트의 비용이 변경될 때 상기 검색을 시작하거나, 또는 상기 복수의 프로세싱 엘리먼트들의 비용 히스토리를 분석하여 상기 제2 프로세싱 엘리먼트를 결정하는 것을 특징으로 하는 동적 신경망 학습 장치
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제11항에 있어서, 상기 작업 이관부는상기 이동 전에 상기 제2 프로세싱 엘리먼트에 상기 학습 태스크에 관한 가상 머신 이미지로 새로운 학습 태스크를 수행하는 것을 특징으로 하는 동적 신경망 학습 장치
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복수의 프로세싱 엘리먼트들과 연결된 동적 신경망 학습 장치에 있어서,상기 동적 신경망 학습 장치는 독립된 프로세스들로서 비용 모니터 에이전트, 인스턴스 중재 에이전트 및 인스턴스 추천 에이전트를 실행시키고,상기 비용 모니터 에이전트는 제1 프로세싱 엘리먼트를 통해 수행되고 있는 학습 태스크에 관해 상기 학습 태스크의 실행 과정의 중간 검사점으로서 이전 실행 상태의 보존과 이후 실행의 재개가 가능한 체크포인트를 설정하여 상기 학습 태스크의 산출물을 가져오며,상기 인스턴스 추천 에이전트는 상기 학습 태스크의 수행에 독립적으로 상기 복수의 프로세싱 엘리먼트들 중 상기 제1 프로세싱 엘리먼트보다 비용 효율적인 제2프로세싱 엘리먼트를 검색하고,상기 인스턴스 중재 에이전트는 상기 검색이 성공적으로 수행되면 가져온 상기 학습 태스크의 산출물을 가지고 상기 제2 프로세싱 엘리먼트로 상기 학습 태스크를 이동시켜 계속적으로 수행하는 동적 신경망 학습 장치
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