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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제29권 제2호
- 발행연도
- 2023.2
- 수록면
- 61 - 67 (7page)
- DOI
- 10.5626/KTCP.2023.29.2.61
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딥러닝 워크로드를 수행하기 위한 컴퓨터 시스템에 대한 효율적인 연구를 위해서는 제안된 기법을 검증할 수 있는 Full-Stack 시뮬레이션 환경이 필수적이다. 이를 위해서 SMAUG가 제안되었으며, 실험을 통해 시뮬레이션 수행 시간을 급격하게 증가시키지 않으면서 사용자 관점에서의 성능을 측정할 수 있다는 것을 성공적으로 보여주었다. 그러나, 해당 시뮬레이터는 SRAM이나 DRAM을 가정하고 있으므로, 비휘발성 메모리를 채택하는 시스템에 대한 기능은 부족하였다. 따라서, 본 논문에서는 SMAUG를 기반으로 비휘발성 메모리의 특징을 반영하여 새로운 제안이 등장했을 때 해당 기법의 전력 소모량과 수명을 쉽게 검증할 수 있는 환경을 구축하였다. 기존에 비휘발성 메모리 연구에서 주목받았던 기법들을 구현하여 딥러닝 워크로드들을 실행시킨 결과, 수행 시간은 거의 늘지 않으면서도 전력 소모량 및 수명에 대한 예측 결과를 도출할 수 있었다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 비휘발성 메모리 기반 딥러닝 시스템
4. 실험 및 결과
5. 결론
References
참고문헌 (23)
참고문헌 신청
N. P. Jouppi, et al., “In-datacenter performance analysis of a tensor processing unit,” 44th Annual International Symposium on Computer Architecture (ISCA), pp. 1-12, 2017.
J. Lee, et al., “UNPU: An energy-efficient deep neural network accelerator with fully variable weight bit precision,” IEEE Journal of Solid-State Circuits, Vol. 54, No. 1, pp. 173-185, 2018.
S. Liu, et al., "Cambricon: An Instruction Set Architecture for Neural Networks," 2016 ACM/IEEE 43rd Annual International Symposium on Computer Architecture (ISCA), pp. 393-405, 2016.
S. Xi, Y. Yao, K. Bhardwaj, P. Whatmough, G.-Y. Wei, and D. Brooks, “SMAUG: End-to-end full-stack simulation infrastructure for deep learning workloads,” ACM Transactions on Architecture and Code Optimization (TACO), Vol. 17, No. 4, pp. 1-26, 2020.
Y. S. Shao, S. L. Xi, V. Srinivasan, G. Wei and D. Brooks, "Co-designing accelerators and SoC interfaces using gem5-Aladdin," 2016 49th Annual IEEE/ACM International Symposium on Microarchitecture (MICRO), pp. 1-12, 2016.
J. Lee, et al., “UNPU: An energy-efficient deep neural network accelerator with fully variable weight bit precision,” IEEE Journal of Solid-State Circuits, Vol. 54, No. 1, pp. 173-185, 2018.
S. Liu, et al., "Cambricon: An Instruction Set Architecture for Neural Networks," 2016 ACM/IEEE 43rd Annual International Symposium on Computer Architecture (ISCA), pp. 393-405, 2016.
S. Xi, Y. Yao, K. Bhardwaj, P. Whatmough, G.-Y. Wei, and D. Brooks, “SMAUG: End-to-end full-stack simulation infrastructure for deep learning workloads,” ACM Transactions on Architecture and Code Optimization (TACO), Vol. 17, No. 4, pp. 1-26, 2020.
Y. S. Shao, S. L. Xi, V. Srinivasan, G. Wei and D. Brooks, "Co-designing accelerators and SoC interfaces using gem5-Aladdin," 2016 49th Annual IEEE/ACM International Symposium on Microarchitecture (MICRO), pp. 1-12, 2016.
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