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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.6
- 수록면
- 714 - 721 (8page)
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DNN은 로봇 및 자율주행차 등의 임베디드 시스템에서 활용 분야가 넓어지고 있다. 최근 높은 인식 정확도를 위하여 연산 복잡도가 크게 증가되고 비주기적으로 다수의 DNN을 사용하는 형태가 증가되고 있다. 따라서 임베디드 환경에서 다수의 DNN을 처리할 수 있는 능력은 중요한 이슈가 되었다. 이에 따라 멀티코어 기반 플랫폼들이 출시되고 있다. 하지만 대부분의 DNN 모델들은 배치 프로세스로 운용되어, 여러 DNN이 함께 멀티코어에서 운용될 때 어떻게 코어에 할당되느냐에 따라 각 DNN 간 수행시간 편차가 클 수 있고 시스템 전체적인 DNN 수행 시간이 길어질 수 있다. 본 논문에서는 각 DNN들을 배치 형태가 아닌 레이어별로 재구성한 후 글로벌 큐를 통하여 멀티코어에 분산시킬 수 있는 프레임워크를 제공하여 이러한 문제를 해결한다. 실험 결과 전체 DNN 수행 시간은 31% 감소하였고 다수의 동일 DNN을 운용 시 그 수행시간 편차는 최대 95.1% 감소하였다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 대상 시스템 및 문제 정의
Ⅲ. 멀티코어 DNN 프레임워크
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (17)
참고문헌 신청
S. Lin, Y. Zhang, C. Hong, M. Skach, M. Haque L. Tang and J. Mars, “ The Architectural Implications of Autonomous Driving: Constraints and Acceleration,” in Proceedings of the 23rd International Conference on Architectural Support for Programming Languages and Operating Systems, Williamsburg, USA, pp. 751?766, 2018.
J. Dyrstad and J. Mathiassen, “Grasping virtual fish: A step towards robotic deep learning from demonstration in virtual reality,” in Proceedings of the IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics (ROBIO), Macau, China, 2017.
D. Vasisht. Z. Kapetanovic, J. Won, X. Jin, R. Chandra, A. Kapoor, N. sinha, and M. Sudarshan, “FarmBeats: An IoT Platform for Data-Driven Agriculture,” in Proceedings of the 14th USENIX Symposium on Networked Systems Design and Implementation, Boston, USA, 2017.
T. Chen, Z. Du, N. Sun, J. Wang, C. Wu, Y. Chen, and O. Temam, “DianNao: A small-footprint high-throughput accelerator for ubiquitous machine-learning,” in Proceedings of the 19th International Conference on Architectural Support for Programming Languages and Operating Systems, Salt Lake, Utah, pp. 269?284, 2014.
V. Sze, Y. Chen, T. Yang, and J. S. Emer, “Efficient Processing of Deep Neural Networks: A Tutorial and Survey,” in Proceedings of the IEEE, vol. 105, no. 12, pp. 2295?2329, Jan. 2017.
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