Scientific Computing & Data Science

이 글은 ParallelR의 R for Deep Learning (II): Achieve High-Performance DNN with Parallel Acceleration을 번역한 것입니다. 이전 포스트, R 딥러닝: 인공신경망 바닥부터 구현하기에서 신경망의 핵심 구성요소와 R에서 이것을 바닥부터 구현하는 방법에 대하여 알아보았다. 이제 R에서 구현안 것에 대한 연산 성능과 효율, 특히 멀티코어 CPU와 NVIDIA GPU 아키텍쳐에 대한 병렬 알고리즘에 관하여 집중적으로 알아보도록 하겠다. 성능 프로파일이 글에서 성능 분석을 위해 작지만 큰 데이터세트인 MNIST를 활용할 것이다. MNIST는 머신러닝 분야에서 손으로 쓴 숫자의 분류에 대한 정확도를 측정하기 위해 자주 사용되며, Kaggle 대회에..

이번 글에서는 R에서 병렬처리를 하는 방법에 대하여 소개하도록 한다.R-bloggers의 글, How-to go parallel in R - basics + tips의 내용을 최대한 참고하여 정리해 보았다. [목차]1. lapply에 대하여2. parallel 패키지3. foreach 패키지4. 디버깅5. 캐싱(Caching)6. 계산 부하 밸런싱7. 이미지 프로세싱 예제 1. lapply에 대하여R이 기본적으로 제공하는 함수들 중 가장 많이 사용되는 함수가 lapply일 것이다.이와 유사한 함수로 apply, sapply, tapply 등이 있는데 각자의 쓰임새가 있으며, 자신이 R유저라고 자신한다면 이 함수들이 어느 상황에 적절히 쓰이는지 이해하고 자유자재로 다룰 수 있어야 한다고 생각한다. 다음 코..