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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박충훈 (서울대학교) 김장률 (서울대학교) 하순회 (서울대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제29권 제7호
발행연도
2023.7
수록면
350 - 355 (6page)
DOI
10.5626/KTCP.2023.29.7.350

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2023

이기종 프로세서로 구성된 모바일 기기에서의 파이프라이닝을 통한 딥러닝 응용 처리량 향상
박충훈 ,  김장률 ,  하순회 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 2023.07 학술저널

2022

모바일 기기에서의 파이프라이닝을 통한 딥 러닝 응용 처리량 향상
박충훈 ,  김장률 ,  하순회 한국정보과학회 학술발표논문집 2022.06 학술대회자료

초록· 키워드

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딥러닝의 발전으로 딥러닝 응용이 널리 사용되고 있으며, 이에 따라서 기존의 CPU, GPU뿐만 아니라 AI 가속기도 탑재한 기기들이 출시되고 있다. 이러한 이기종 프로세서로 구성된 기기에서 딥러닝 응용의 처리량을 높이기 위한 연구들이 많이 이루어졌다. 해당 연구들은 딥러닝 응용을 이기종 프로세서에서 나누어 수행함으로써 처리량 향상을 이루어냈으나 주로 임베디드 보드를 대상으로 하였거나 모바일을 대상으로 하여도 가속기를 고려하지 않았다. 따라서 본 연구에서는 가속기를 포함한 상용 모바일 기기에서의 파이프라이닝을 적용하여 처리량을 향상하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서 유전 알고리즘을 통해서 파이프라인 단계의 매핑을 탐색한다. 해당 방법은 실제 모바일 기기들에서 검증하였으며, 단일 프로세서 매핑 대비 네트워크별로 최소 5%～168%의 처리량 향상을 이루어냈다.
#모바일 기기 #딥러닝 #파이프라이닝 #처리량 #이기종 프로세서 #mobile device #deep learning #pipelining #throughput #heterogeneous processors

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 배경지식
3. 제안 기법
4. 실험
5. 결론 및 향후 연구
References

참고문헌 (17)

참고문헌 신청
NVIDIA, “Jetson AGX Xavier Developer Kit” https://developer.nvidia.com/embedded/jetson-agxxavier-developer-kit (accessed May. 2, 2022). google schola Google, “Coral,” https://coral.ai/ (accessed May. 2, 2022). google schola Samsung, “Galaxy S22,” https://www.samsung.com/my/smartphones/galaxy-s22/specs/ (accessed Sep. 7, 2022). google schola Samsung, “Galaxy Note10,” https://www.samsung.com/my/smartphones/galaxy-note10/specs/ (accessed Sep. 7, 2022). google schola Li, Hao, et al., "Pruning filters for efficient convnets,” arXiv preprint arXiv:1608.08710 (2016). google schola

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