AI요약

딥러닝 모델의 훈련과 검증이 직렬로 수행되면서 발생하는 GPU 유휴 시간과 자원 낭비 문제를 해결하고자 합니다. 본 기술은 훈련 완료 후 모델의 가중치를 독립된 검증 쓰레드로 복사하는 모델 복사 메커니즘을 핵심으로 합니다. 이를 통해 검증 과정과 다음 에폭의 훈련 전처리 과정을 동시에 중첩 실행하여 멀티 쓰레드 기반의 병렬 처리를 구현합니다. 기존 방식 대비 학습 시간을 대폭 단축하고 하드웨어 사용률을 극대화하여 대규모 데이터 처리 효율을 비약적으로 높일 수 있습니다.