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딥러닝 모델의 규모가 커짐에 따라 단일 GPU로는 학습이 어려워지고, 학습 시간 또한 매우 길어지는 문제가 발생한다. 멀티 GPU 기술은 이러한 문제를 해결하기 위해 여러 개의 GPU를 병렬로 사용하여 학습 속도를 향상시키고, 더 큰 모델을 학습할 수 있도록 지원한다. 멀티 GPU 환경 구축 시에는 데이터 병렬 처리, 모델 병렬 처리 등의 방식을 고려해야 하며, GPU 간 통신 방식, 메모리 관리, 동기화 등의 기술적인 측면도 함께 고려해야 한다.
멀티 GPU와(과) 같은 회차·문항에서 함께 출제된 키워드입니다. 연계 학습 시 효율이 높습니다.