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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제26권 제7호
- 발행연도
- 2020.7
- 수록면
- 344 - 348 (5page)
- DOI
- 10.5626/KTCP.2020.26.7.344
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뉴럴 네트워크는 우리의 삶을 급속도로 변화시키고 있는 핵심 기술이다. 최근 하드웨어 설계자들은 이들의 중요성을 인식하고 텐서처리장치(TPU)와 같은 하드웨어 가속기들을 제시해왔다. 그 결과, 데이터센터부터 개인용 장치에 이르기까지 다양한 환경에서 하드웨어 가속기가 적용되기 시작하였다. 하지만, 본 논문은 현존하는 가속기들이 간단하고 정형화된 행렬 곱 기반의 연산만을 집중하고 있음을 지적한다. 따라서 이 가속기들은 중요성이 날로 커지는 새로운 보조적 연산을 지원하지 못하고 있다. 보조 레이어가 뉴럴 네트워크 성능에 끼치는 영향을 고려할 때, 이들을 지원하지 못하는 시스템은 성능상의 큰 손실을 감수할 수밖에 없다. 즉, 우리는 시스템상에서 다양한 연산을 지원할 수 있게 하는 것이 매우 중요함을 시사한다. 이와 더불어, 다양한 연산을 효율적으로 지원하기 위한 다양한 시스템 후보들을 살펴보고, 이들의 장단점에 대해서 논의한다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 뉴럴 네트워크 레이어 분류
3. 뉴럴 네트워크 보조 레이어 최신 동향
4. 다양한 보조 레이어 지원에 대한 필요성
5. 다양한 레이어를 지원하기 위한 시스템 설계
6. 결론 및 예상 효과
References
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
Jouppi, Norman P., et al., In-datacenter Performance Analysis of a Tensor Processing Unit, Proc. of the 45th InternationalSymposium on Computer Architecture, 2017.
Wang, Jue, et al., Video Representation Learning using Discriminative Pooling, Proc. of the 30th Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2018.
Nam, Hyeonseob, and Hyo-Eun Kim, Batch-instance Normalization for Adaptively Style-invariantNeural Networks, Proc. of the 32nd Advances in Neural Information Processing Systems, 2018.
Kingma, Diederik P., and Jimmy Ba, Adam: A Method for Stochastic Optimization, arXiv preprint arXiv:1412.6980, 2014.
Li, Youjie, et al., A Network-centric Hardware/ Algorithm Co-design toAccelerate Distributed Training of Deep Neural Networks, Proc. of the 51st International Symposium on Microarchitecture, 2018.
Wang, Jue, et al., Video Representation Learning using Discriminative Pooling, Proc. of the 30th Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2018.
Nam, Hyeonseob, and Hyo-Eun Kim, Batch-instance Normalization for Adaptively Style-invariantNeural Networks, Proc. of the 32nd Advances in Neural Information Processing Systems, 2018.
Kingma, Diederik P., and Jimmy Ba, Adam: A Method for Stochastic Optimization, arXiv preprint arXiv:1412.6980, 2014.
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