맞춤기술찾기

홈으로 가기
맞춤기술찾기
이전대상기술
프린트하기

이전대상기술

프로그래머블 스위치에서의 패킷 스케줄링을 이용한 분산 딥러닝 방법

  • 기술번호 : KST2021010459
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
상담신청 PDF 받기
요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 분산 딥러닝 방법을 제공한다. 분산 딥러닝 방법은 학습 데이터를 복수의 워커 노드들(worker nodes)에서 분산 학습하고, 워커 노드들에서 학습한 데이터의 파라미터(parameter)를 레이어(layer) 단위로 분류하고 분류된 레이어들에 우선순위를 부여하고, 분류된 레이어들의 정보를 텐서 패킷(tensor packet)의 헤더(header)에 마킹하고, 레이어들의 파라미터를 파라미터 서버(parameter server)로 전송하고, 파라미터 서버에서 파라미터를 갱신하며, 갱신된 파라미터를 워커 노드들로 전송하는 단계를 포함하되, 프로그램 가능한 네트워크 스위치(programmable network switch)를 이용하여 텐서 패킷의 헤더를 파싱하여 해당 패킷이 속한 레이어를 파악한다.
Int. CL H04L 12/865 (2013.01.01) H04L 12/833 (2013.01.01) H04L 12/803 (2013.01.01) H04L 29/06 (2006.01.01) G06N 3/04 (2006.01.01)
CPC H04L 47/6275(2013.01) H04L 47/2458(2013.01) H04L 47/125(2013.01) H04L 69/22(2013.01) G06N 3/04(2013.01)
출원번호/일자 1020200052711 (2020.04.29)
출원인 고려대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-2296319-0000 (2021.08.25)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20210831) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.04.29)
심사청구항수 6

출원인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 출원인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 고려대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 성북구

발명자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 발명자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 강민구 서울특별시 마포구
2 양경식 서울특별시 동대문구
3 유혁 서울특별시 용산구

대리인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 대리인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 김홍석 대한민국 서울시 구로구 디지털로**길 **, ***호(구로동, 코오롱싸이언스밸리*차)(동진국제특허법률사무소)

최종권리자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 최종권리자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 고려대학교 산학협력단 서울특별시 성북구
번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2020.04.29 수리 (Accepted) 1-1-2020-0447265-71
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2020.06.17 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2020.09.04 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2020-0127609-82
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2021.06.07 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2021-0451160-17
5 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2021.08.09 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2021-0915103-28
6 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
 2021.08.09 수리 (Accepted) 1-1-2021-0915095-40
7 등록결정서
Decision to grant		 2021.08.19 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2021-0657168-46
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
학습 데이터를 복수의 워커 노드들(worker nodes)에서 분산 학습하는 단계;상기 워커 노드들에서 학습한 데이터의 파라미터(parameter)를 레이어(layer) 단위로 분류하고 분류된 레이어들에 우선순위를 부여하는 단계;상기 분류된 레이어들의 정보를 텐서 패킷(tensor packet)의 헤더(header)에 마킹하는 단계;상기 레이어들의 파라미터를 파라미터 서버(parameter server)로 전송하는 단계;상기 파라미터 서버에서 상기 파라미터를 갱신하는 단계; 및상기 갱신된 파라미터를 상기 워커 노드들로 전송하는 단계를 포함하되,프로그램 가능한 네트워크 스위치(programmable network switch)를 이용하여 상기 텐서 패킷의 헤더를 파싱하여 해당 패킷이 속한 레이어를 파악하는 분산 딥러닝 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 레이어들의 우선순위(priority)를 매핑하는 단계; 및새로운 레이어의 패킷이 도착한 경우, 상기 새로운 레이어가 상기 레이어들보다 낮으면 상기 새로운 레이어를 가장 높은 우선순위 큐에 매핑하고, 나머지 매핑을 한 칸씩 변경하는 단계를 더 포함하는 분산 딥러닝 방법
3 3
제1항에 있어서,상기 레이어들의 우선순위를 매핑하는 단계; 및상기 우선순위 중에 가장 높은 우선순위 큐의 패킷을 K-바이트(bite) 처리하는 단계를 더 포함하는 분산 딥러닝 방법
4 4
제3항에 있어서,상기 레이어들보다 낮은 새로운 레이어가 도착하면,상기 매핑을 변경하여 빈 상태의 가장 높은 우선순위 큐에 상기 새로운 레이어의 패킷을 처리하는 단계를 더 포함하는 분산 딥러닝 방법
5 5
학습 데이터를 복수의 워커 노드들에서 분산 학습하는 단계;상기 워커 노드들에서 학습한 데이터의 파라미터를 레이어 단위로 분류하고 분류된 레이어들에 우선순위를 부여하는 패킷 스케줄링하는 단계;상기 분류된 레이어들의 정보를 텐서 패킷(tensor packet)의 헤더(header)에 마킹하는 단계;상기 레이어들의 우선순위를 매핑하는 단계;상기 레이어들보다 낮은 새로운 레이어가 도착하면, 상기 새로운 레이어를 가장 높은 우선순위 큐에 매핑하고, 나머지 맵핑을 한 칸씩 변경하는 단계;상기 레이어들의 파라미터를 파라미터 서버로 전송하는 단계;상기 파라미터 서버에서 상기 파라미터를 갱신하는 단계; 및상기 갱신된 파라미터를 상기 워커 노드들로 전송하는 단계를 포함하는 분산 딥러닝 방법
6 6
삭제
7 7
학습 데이터를 복수의 워커 노드들에서 분산 학습하는 단계;상기 워커 노드들에서 학습한 데이터의 파라미터를 레이어 단위로 분류하고 분류된 레이어들에 우선순위를 부여하는 패킷 스케줄링하는 단계;상기 분류된 레이어들의 정보를 텐서 패킷(tensor packet)의 헤더(header)에 마킹하는 단계;상기 레이어들의 우선순위를 매핑하는 단계;상기 우선순위 중에 가장 높은 우선순위 큐의 패킷을 K-바이트로 처리하는 단계;상기 레이어들보다 낮은 새로운 레이어가 도착하면, 상기 맵핑을 변경하여 빈 상태의 가장 높은 우선순위 큐에 상기 새로운 레이어의 패킷을 처리하는 단계;상기 레이어들의 파라미터를 파라미터 서버로 전송하는 단계;상기 파라미터 서버에서 상기 파라미터를 갱신하는 단계; 및상기 갱신된 파라미터를 상기 워커 노드들로 전송하는 단계를 포함하는 분산 딥러닝 방법
8 8
삭제
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 고려대학교산학협력단 SW컴퓨팅산업원천기술개발(R＆D) (SW 스타랩) 성능 및 보안 SLA 보장이 가능한 차세대 클라우드 인프라SW 개발
2 과학기술정보통신부 고려대학교 산학협력단 이공계전문기술인력양성(R＆D) DNA+ - AI 서비스를 위한 데이터 프라이버시 및 네트워크 가상화 기술 연구 사업단