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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.9
- 수록면
- 56 - 63 (8page)
- DOI
- 10.5573/ieie.2020.57.9.56
이용수
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DNN(deep neural network) 기술의 빠른 발전은 자율주행 자동차에서 뛰어난 성능 향상으로 이어지고 있다. 이러한 시스템에서는 객체 탐지, 차선 이탈 방지, 졸음운전 방지, 주변 이미지 분석 등 여러 가지 DNN 모델 기반의 응용들이 수행된다. 이때 수행되는 DNN 모델들을 호스팅하는 응용들은 높은 우선순위를 갖는 운행에 관련된 안전 필수적인 것들과 중간 혹은 낮은 우선순위를 갖고 운행에는 직접적으로 관련되지 않는 응용들로 이루어진다. 따라서 GPU와 같은 DNN 가속 장치를 서로 다른 우선순위를 갖는 DNN 모델들이 공유해서 사용한다. 또한 하나의 DNN 모델 당 하나의 배치 프로세스 형태로 수행되어, 비주기적으로 도착하는 안전 필수 응용들이 사용하는 DNN 모델들을 최우선적으로 GPU에 할당하기는 어렵다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 우선순위를 기반으로 DNN 모델의 각 레이어 별로 GPU에 연산을 의뢰하는 프레임워크를 제안한다. 제안된 기법을 실제 상용 보드에 탑재한 후 실험한 결과 높은 우선순위의 DNN 모델들의 성능이 적용 전 대비 최대 43.9% 향상되었다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 대상 시스템 및 문제 정의
Ⅲ. 우선순위 기반 다중 DNN 처리 프레임워크
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (19)
참고문헌 신청
D. Vasisht. Z. Kapetanovic / 2017 / FarmBeats: An IoT Platform for Data-Driven Agriculture / Proceedings of the 14th USENIX Symposium on Networked Systems Design and Implementation
J. Dyrstad / 2017 / Grasping virtual fish: A step towards robotic deep learning from demonstration in virtual reality / Proceedings of the IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics (ROBIO)
김명선 / 2019 / 혼합 중요도 시스템에서 안전 필수 응용의 성능 고립화 방법 / 전자공학회논문지 56(12):27~33
Torch
Caffe, Deep learning framework by BAIR
J. Dyrstad / 2017 / Grasping virtual fish: A step towards robotic deep learning from demonstration in virtual reality / Proceedings of the IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics (ROBIO)
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