임베디드 사물 인식 시스템의 실시간 성능 분석과 최적화

Q: 이 논문에서 정의한 Latency란 무엇인가?

Latency는 카메라에서 캡쳐된 이미지가 알고리즘을 거쳐 모니터에 출력되기까지 걸리는 지연 시간을 의미한다. 이는 딥러닝 추론 시스템의 실시간 성능을 분석하는 중요한 지표로, 특히 자율 주행 자동차와 같이 실시간 반응이 필수적인 시스템에서 핵심적인 성능 요소로 작용한다.

Q: 딥러닝 추론 시스템의 Latency를 줄이는 효과적인 방법은 무엇인가?

연구 결과, 딥러닝 추론 시스템의 Latency는 메인 루프의 속도를 늦춰 하드웨어 리소스의 병목 현상을 완화함으로써 줄일 수 있다. 특히, fetch와 display의 주기는 유지하되 detect의 주기만 늦추는 구조 변경이 Latency 감소에 효과적이다. 직관과 달리 FPS가 높다고 Latency가 항상 좋은 것은 아니다.

전우태; 김종찬

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 전우태 (국민대학교) 김종찬 (국민대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2019 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

발행연도: 2019.6

수록면: 664 - 666 (3page)

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딥러닝 추론 시스템은 음성 인식, 사물 인식, 자율 주행 자동차, 번역기 등 여러 곳에서 쓰이고 있다. 이 중 사물 인식을 하는 딥러닝 추론 시스템은 주로 FPS와 정확도를 성능 지표로 두고 있다. 본 논문에서는 카메라에서 알고리즘을 거쳐 모니터에 출력되는 지연시간인 Latency와 FPS를 성능 지표로 ... 전체 초록 보기

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