| # 분산 트레이닝 |
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| SINGA는 대규모 데이터 분석을 위한 거대한 딥러닝 모델의 분산 트레이닝을 목적으로 디자인되어 있습니다. |
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| 분산 트레이닝을 가능하게하는 SINGA의 아키텍처에 대한 자세한 내용은 아래 링크를 참조하십시오. |
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| * [시스템 아키텍처](architecture.html) |
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| * [트레이닝 프레임워크](frameworks.html) |
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| * [시스템 커뮤니케이션](communication.html) |
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| 모델 트레이닝을 병렬화하기 위해 다양한 병렬방식 (데이터 병렬, 모델 병렬, 하이브리드 병렬 등)을 지원합니다. |
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| * [하이브리드 병렬화](hybrid.html) |
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| 현재 SINGA는 Mesos과 통합되어 있기 때문에 분산 트레이닝을 Mesos 프레임워크로 실행할 수 있습니다. |
| Mesos 클러스터는 SINGA 컨테이너에서 설정할 수 있습니다. |
| Mesos와 SINGA를 번들 한 Docker 이미지를 준비했습니다. |
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| 클러스터의 준비와 시작에 관한 자세한 내용은 아래 링크를 참조하십시오. |
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| * [Mesos 분산 트레이닝](mesos.html) |
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| 분산 스토리지 시스템에서 SINGA를 실행하여 확장성을 보장합니다. |
| 현재 SINGA는 HDFS를 지원하고 있습니다. |
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| * [HDFS에서 SINGA을 실행](hdfs.html) |
