엣지 디바이스에서의 효율적인 딥러닝 응용 수행을 위한 성능 분석

Q: 이 논문에서 정의한 옛지 컴퓨팅이란 무엇인가?

옛지 컴퓨팅은 IoT 장치로부터 생성되는 방대한 데이터를 실시간으로 처리하기 위해, 데이터가 생성되는 네트워크의 말단에서 국지적으로 데이터를 처리하는 방식을 의미한다. 이는 클라우드 전송에 따른 네트워크 부하를 줄이고 데이터 처리 효율성을 높이는 대안 기술이다.

Q: 옛지 디바이스에서 딥러닝 연산 성능 향상을 위한 주요 고려 사항은 무엇인가?

연구 결과, 옛지 디바이스의 딥러닝 연산 성능은 연산 모듈 자체의 성능 부족이 주된 요인으로 확인되었다. 따라서 SIMD 처리 및 FPU 성능 향상이나 딥러닝 가속을 위한 전용 하드웨어 가속기 활용이 성능 향상에 적합하다. 특히 CNN은 병렬 연산에 강한 가속기가, RNN은 특화된 데이터 패스 및 제어를 갖는 가속기가 효과적이다.

김준영; 한치원; 기민관; 박기호

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 김준영 (세종대학교) 한치원 (세종대학교) 기민관 (세종대학교) 박기호 (세종대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2018 한국소프트웨어종합학술대회 논문집

발행연도: 2018.12

수록면: 1,713 - 1,715 (3page)

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최근, IoT 장치로부터 많은 데이터가 생성되고 이에 대한 실시간 처리의 중요성이 증가하면서, 데이터 가 생성되는 엣지에서 국지적으로 데이터를 처리하는 방식인 엣지 컴퓨팅에 대한 관심이 증대하고 있다. 그러나 엣지 디바이스는 서버와 비교해 저전력 소모 등의 요구사항이 커서, 상대적으로 낮은 성능을 제 공하는 하드웨어로 구성된다. 현재까지 이러한 엣지 디바이스는 데이터의 획득 및 간단한 필터링 작업등 을 수행하였으며, 딥러닝 연산과 같은 기존의 서버 ... 전체 초록 보기

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