C++ 기반 범용 오픈소스 딥러닝 프레임워크 WICWIU (C++ based General-purpose Open Source Deep Learning Framework, WICWIU)

서지정보

· 발행기관 : 한국정보과학회
· 수록지 정보 : 정보과학회논문지 / 46권 / 3호 / 253 ~ 259페이지
· 저자명 : 박천명, 김지웅, 기윤호, 김지현, 윤성결, 최은서, 김인중

초록

국내 대학으로는 최초로 공개한 오픈소스 딥러닝 프레임워크 WICWIU를 소개한다. WICWIU 는 다양한 연산자와 모듈, 그리고 일반적인 계산 그래프들을 표현할 수 있는 신경망 구조를 제공하여 Inception, ResNet, DenseNet 등 널리 사용되는 최신 딥러닝 모델들을 구성하기에 충분한 기능을 제공한다. 또한, GPU 기반 대규모 병렬 컴퓨팅을 지원해 빠른 학습이 가능하다. 모든 API가 C++로 제공되어 C++ 개발자들이 쉽게 적응할 수 있으며, C++환경에 기반하기 때문에 파이썬 기반의 프레임워크에 비해 메모리 및 성능 최적화에도 유리하다. 따라서, 프레임워크 자체를 자원이 제한된 환경에 맞도록 수정하기에도 용이하다. 일관성 높은 코드와 API로 구성되어 가독성과 확장성이 우수하며, 한국어 문서를 제공해 국내 개발자들이 쉽게 접근할 수 있다. WICWIU는 Apache 2.0 라이선스를 적용해 어떠한 연구 목적 및 상용 목적으로도 자유롭게 활용할 수 있다.

영어초록

In this paper, we introduce WICWIU, the first open source deep learning framework among Korean universities. WICWIU provides a variety of operators and modules together with a network structure that can represent an arbitrary general computational graph. The WICWIU features are sufficient to compose widely used deep learning models such as Inception, ResNet, and DenseNet.
WICWIU also supports GPU-based massive parallel computing which significantly accelerates the training of neural networks. It is also easily accessible for C++ developers because the whole API is provided in C++. WICWIU has an advantage over Python-based frameworks in memory and performance optimization based on the C++ environment. This eases the customizability of WICWIU for environments with limited resources. WICWIU is readable and extensible because it is composed of C++ codes coupled with consistent APIs. With Korean documentation, it is particularly suitable for Korean developers. WICWIU applies the Apache 2.0 license which is available for any research or commercial purposes for free.

참고자료

· 없음