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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
정재훈 (모레) 고병현 (서울대학교) 한민희 (크리에이츠) 이재진 (서울대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제28권 제12호
발행연도
2022.12
수록면
627 - 632 (6page)
DOI
10.5626/KTCP.2022.28.12.627

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2022

다양한 기기를 지원하기 위한 OpenCL 기반의 딥 러닝 추론 프레임워크
정재훈 ,  고병현 ,  한민희 외 1명 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 2022.12 학술저널

2021

다양한 기기를 지원하기 위한 OpenCL 기반의 딥 러닝 추론 프레임워크
정재훈 ,  고병현 ,  한민희 외 4명 한국정보과학회 학술발표논문집 2021.12 학술대회자료

초록· 키워드

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최근 딥 러닝 기술을 활용한 다양한 서비스들이 늘어나고 있다. 이러한 서비스들은 학습된 딥러닝 모델을 이용해서 사용자로부터 오는 입력에 대해 추론을 하는 과정이 필요하다. 추론은 학습과 달리 사용자 단말에서 수행하는 경우가 많은데 이를 위해 추론 과정을 다양한 기기에서 수행하려는 노력이 시도되고 있다. 하지만 현재 널리 사용되고 있는 딥 러닝 프레임워크들은 대부분 NVIDIA GPU와 CUDA 환경에 집중되어 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 OpenCL 기반의 딥 러닝 모델 추론 프레임워크를 개발하였다. CUDA와 비슷한 병렬 프로그래밍 모델인 OpenCL은 다양한 종류의 기기에서 동작할 수 있기 때문에 이 점을 이용하여 다양한 종류의 기기에서 추론을 할 수 있도록 하였다. 또한 여러 아키텍처에 대해 개별적으로 최적화를 함으로써 기존 딥 러닝 프레임워크에 비해 높은 성능을 달성하였다. 마지막으로, 양자화 기능을 구현하여 32비트 부동 소수점 표현을 사용했을 때 대비 정확도는 거의 그대로 유지하면서 메모리 사용량은 크게 줄일 수 있음을 보인다.
#딥 러닝 추론 #딥 러닝 프레임워크 #성능 최적화 #양자화 #deep learning inference #deep learning framework #OpenCL #performance optimization #quantization

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. CUDA와 OpenCL
3. 타겟 애플리케이션 선정 및 딥 러닝 연산자 구현
4. 딥 러닝 연산자 아키텍처 별 최적화
5. 양자화를 통한 모델 경량화
6. 실험 및 결과
7. 선행 연구
8. 결론
References

참고문헌 (17)

참고문헌 신청
Google Brain Team, 2022, TensorFlow, [Online]. Available: http://tensorflow.org Meta AI, 2022, PyTorch, [Online]. Available: http://pytorch.org NVIDIA, 2022, CUDA, [Online]. Available: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit Khronos Group, 2022, OpenCL, [Online]. Available: https://www.khronos.org/opencl/ NVIDIA, 2022, cuDNN, [Online]. Available: https://developer.nvidia.com/cudnn

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