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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.50 No.9
- 발행연도
- 2023.9
- 수록면
- 729 - 736 (8page)
- DOI
- 10.5626/JOK.2023.50.9.729
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개인 맞춤형 추천 시스템은 일상에 녹아 들어있다. 하지만 딥 러닝 기반 추천 시스템 모델에서 임베딩 레이어는 과거 유저가 상호 작용하는 아이템 수가 늘어남에 따라, 임베딩 테이블의 메모리 사용량이 늘어 산업용 AI 데이터 센터의 리소스 대부분을 차지하고 있다. 이 문제를 극복하기 위한 해결책 중 하나는 심층 신경망에서 유망한 압축 기법인 Tensor-Train (TT) 분해이다. 본 연구에서는 TT-분해 기법이 적용된 임베딩 레이어의 연산인 Tensor-Train Gather and Reduce (TT-GnR)에서 발생하는 불필요한 연산에 관해 분석하고 이를 해결하기 위해 아이템 벡터들을 하나로 묶는 연산 단위인 그룹을 정의하고 그룹 단위로 연산하여 불필요한 연산을 줄이는 Group Reduced TT-Gather and Reduce (GRT-GnR) 연산을 제안한다. 실험을 통해 기존 TT-GnR 연산에 비해 latency가 41% 감소한다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 배경
3. Tensor-Train 임베딩 레이어
4. 그룹 단위의 TT-임베딩 레이어 연산
5. 실험
6. 결론
References
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