Caffe는 학술 연구용으로 널리 사용되는 신경회로망 학습 소프트웨어이다. 신경회로망 구조 결정에서 가장 중요한 요소에 GPU 기억 용량이 포함된다. 예를 들어 많은 객체 검출 소프트웨어는 신경회로망이 12GB 이하의 기억 용량을 사용하게 하여 하나의 GPU에 적합하게 설계되어 있다. 본 논문에서는 큰 신경회로망을 두 개 이상의 GPU에 분산 저장하여 12GB 이상의 기억 용량을 사용할 수 있게 Caffe를 확장하였다. 확장된 소프트웨어를 검증하기 위하여 3개 GPU를 가진 PC에서 최신 객체 검출 소프트웨어의 배치 크기에 따른 학습 효율을 실험하였다.
신경회로망 구조 결정에서 가장 중요한 요소에 GPU 기억 용량이 포함된다.
많은 객체 검출 소프트웨어는 신경회로망이 12GB 이하의 기억 용량을 사용하게 하여 하나의 GPU에 적합하게 설계되어 있다.
본 논문에서는 큰 신경회로망을 두 개 이상의 GPU에 분산 저장하여 12GB 이상의 기억 용량을 사용할 수 있게 Caffe를 확장하였다.