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초록·키워드
완전 자율 주행을 위해 핵심적인 기술은 AI 심층 신경망(DNN) 추론 기술이다. AI 기술이 빠르게 발전하면서 심층신경망 모델의 크기는 점점 커지고 있고 그에 따라 메모리 요구량이 증가하고 있다. 심층신경망을 실행할 때 모델 매개 변수가 실행 전에 GPU 메모리에 로드되어 상당한 GPU 메모리 부담이 발생한다. 이와 관련하여 CPU 메모리를 swap 장치로 활용하여 GPU 메모리 사용량을 줄이는 연구가 있으나, 이러한 접근은 CPU와 GPU가 공통 메모리를 공유하는 통합 GPU가 있는 대부분의 임베디드 시스템에서 의미가 없다.
본 연구는 GPU의 공동 실행 파트너로 고성능 Solid State Drive(SSD)를 사용하고 전체 모델이 아닌 레이어 단위 방식으로 심층신경망을 로드하고 실행함으로써 ... 전체 초록 보기
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