자율주행을 위한 심층신경망 시스템 최적화 기술 동향

Q: 이 논문에서 정의한 모델 압축이란 무엇인가?

딥 뉴럴 네트워크 최적화를 위한 일반적인 접근 방법으로, 프루닝과 양자화 기법을 통해 모델의 전체적인 크기를 줄임으로써 추론 속도를 향상시키고 제한된 자원 환경에서의 효율성을 높이는 기술을 의미한다.

Q: 임베디드 시스템에서 DNN의 메모리 사용량과 지연 시간을 최적화하는 방법은 무엇인가?

연구 결과, 고속 SSD를 활용한 Demand Layering이나 패치별 추론 스케줄링 및 신경 구조 검색을 결합한 MCUNetV2와 같은 기법을 통해 메모리 요구량을 최소화하면서도 추론 지연 시간을 효과적으로 단축할 수 있다.

안솔; 김종찬

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