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박천명 (KAIST) 심성환 (KAIST) 최현식 (퓨리오사에이아이) 김솔 (퓨리오사에이아이) 구본철 (퓨리오사에이아이) 강지훈 (KAIST)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2021 한국소프트웨어종합학술대회 논문집
발행연도
2021.12
수록면
1,028 - 1,030 (3page)

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GPU보다 특정 연산 실행 속도가 빠른 AI 프로세서들이 개발됨에 따라 이들을 서빙 시스템에서 사용하기 시작했다. 하지만 이들은 낮은 범용성을 가지고 있기에 지원하지 않는 연산 실행을 위해 이기종 프로세서를 활용해야 하고, 이로 인해 하드웨어 스케줄링이 복잡해지는 문제가 생긴다. 대표적으로는 (1) 이기종 프로세서 선택 문제와 (2) IO/실행 병렬화 문제가 있다. 하지만 기존의 딥러닝 모델 스케줄러들은 이 복잡성을 고려하지 않아 이기종 프로세서 활용률이 떨어지는 문제가 생긴다. 본 논문에 ... 전체 초록 보기

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