메모리 사용량 최소화를 위한 레이어 단위 심층신경망 로딩

Q: 이 논문에서 정의한 레이어 단위 심층신경망 로딩이란 무엇인가?

전체 심층신경망 모델을 한 번에 로드하는 기존 방식 대신, 고성능 SSD를 활용하여 모델의 레이어를 순차적으로 로드함으로써 GPU의 메모리 사용량을 최소화하는 실행 방식이다.

Q: 레이어 단위 로딩의 지연시간 오버헤드를 최소화하는 방법은 무엇인가?

연구 결과, 읽기, 복사, 커널 실행 단계를 병렬로 처리하는 3단계 파이프라인 아키텍처를 설계하고 비동기 구조와 제로 카피 메모리를 활용함으로써 메모리 사용량을 획기적으로 줄이면서도 지연시간을 최소화할 수 있다.

안솔; 구창진; 김종찬

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 안솔 (국민대학교) 구창진 (국민대학교) 김종찬 (국민대학교)

저널정보: 한국자동차공학회 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회 2022년 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회

발행연도: 2022.11

수록면: 1,042 - 1,042 (1page)

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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

#Layer-by-Layer DNN Loading(레이어 단위 심층신경망 로딩) #Solid State Drive(SSD) #Pipeline architecture(파이프라인 구조) #DNN inference(DNN 추론) #Minimized memory usage(메모리 사용량 최소화) #Memory-Delay Tradeoff(메모리와 지연시간 간의 교환)

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