○ 소프트웨어 기반 종단간 (End-to-End) 학습 시간 최적화 연구 필요성▷ 대규모 머신러닝/딥러닝은 아래와 같은 두 가지 단계/과정의 반복임 (1) (1단계) 대용량 데이터 저장소에서 학습을 위한 데이터를 클러스터 노드의 메모리에 적재하는 과정(2) (2단계) 적재된 데이터를 계산 자원(CPU, GPU, NPU)를 사용하여 학습/분석하는 과정 및 중...

본 연구과제는 인공지능 분야의 첨단 이론과 고성능 컴퓨팅 분야의 최신 기술의 통합을 목표로 대규모 딥러닝 모델 초고속 처리를 위한 분산 학습과 연합 학습 최적화 기술을 개발하고자 함. 거대 딥러닝 모델의 학습 및 추론 성능 가속을 위해 공유 메모리 멀티프로세스 플랫폼 환경에서 NVIDIA의 Tensor Cores 가속기를 활용하여 데이터 이동 비용을 최소화...

연구개발 계획은 총 3단계로 진행 예정이며, 최종적으로는 웹 3.0 오픈 플랫폼 개발을 목표로함.

- 깊은 통찰력과 세계적 수준의 실무역량을 갖춘 메타버스 고급인재 양성- 창조적 아이디어를 실감미디어 기술을 통해 발전시키는 능력 배양- 메타버스 환경과 기술을 지속가능한 사업모델로 구현- 실감미디어 이용자 및 시장에 대한 다양한 대응 역량 증대- 최적화된 XR 실감미디어를 개발할 수 있는 심화 역량 강화- 3차원 가상공간 및 이안의 가상 생명체 및 가상인...