다수 사용자의 분산 기계학습에서 평균 지연 속도 절감을 위한 자원 할당 방법 및 장치

Abstract

다수 사용자의 분산 기계학습에서 평균 지연 속도 절감을 위한 자원 할당 방법 및 장치가 제시된다. 본 발명에서 제안하는 다수 사용자의 분산 기계학습에서 평균 지연 속도 절감을 위한 자원 할당 방법은 각 유저들이 해당 워커들로부터 코딩된 행렬과 유저의 타겟 벡터의 곱을 수신하는 단계, 코딩된 행렬과 유저의 타겟 벡터의 곱에 대하여 밸런싱 조건(balancing condition)을 추가하여 LPP(linear programming problem)로 바꾸는 단계, LPP를 푸는 것에 의해 최적 클러스터 할당 방법을 획득하는 단계 및 각 유저가 지연시간을 최소화 하기 위해 클러스터에 오프로딩(offloading) 해야 하는 최적의 작업량을 분배하는 단계를 포함한다.