프레임률 최대화를 위한 데이터 병렬 실시간 인식 아키텍처

Q: 이 논문에서 정의한 데이터 병렬 실시간 아키텍처란 무엇인가?

데이터 병렬 실시간 아키텍처는 센서 데이터를 모든 CPU 코어에 라운드 로빈 방식으로 전달하여 CPU 코어를 완전히 활용하고 유휴 상태를 방지하는 시스템이다. 이는 최적의 프레임 속도를 보장하며, GPU 가속 DNN 계층을 선택적으로 적용하여 GPU 리소스를 최대한 활용하고 유휴 CPU 코어를 재활용함으로써 프레임률을 최대화한다.

Q: 데이터 병렬 실시간 아키텍처가 프레임률을 최대화하는 핵심 요인은 무엇인가?

연구 결과, 데이터 병렬 실시간 아키텍처는 센서 데이터를 모든 CPU 코어에 라운드 로빈 방식으로 분배하여 CPU 코어의 유휴 상태를 없애고, GPU로 가속된 DNN 계층을 선택적으로 적용하여 GPU 리소스를 효율적으로 활용한다. 이를 통해 유휴 CPU 코어를 재활용하고 시스템의 전반적인 처리량을 높여 프레임률을 최대화한다.

김승하; 안솔; 김종찬

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 김승하 (국민대학교) 안솔 (국민대학교) 김종찬 (국민대학교)

저널정보: 한국자동차공학회 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회 2023년 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회

발행연도: 2023.11

수록면: 1,608 - 1,608 (1page)

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데이터 병렬 실시간 아키텍처의 개발에 관한 본 연구는 최적의 인식 성능과 효율적인 컴퓨팅 자원 활용이 필요한 실시간 인식 시스템에 초점을 맞추고 있다. 전통적인 시스템에서는 멀티스레드 파이프라인 구조를 활용하여 인식 작업의 작업 수준 병렬성을 활용한다. 그러나 불균형한 파이프라인 단계를 병렬로 실행하면 파이프라인 구조로 인한 지연이 발생할 수 있다. 또한 파이프라인 단계의 수가 사용 가능한 CPU 코어보다 적을 경우 남은 코어가 활용되지 않는다. 데이터 병렬 실시간 아키텍처는 센서 데이터를 모든 사용할 수 있는 CPU 코어에 라운드 로빈 방식으로 전달함으로써 CPU 코어를 완전히 활용하여 어떠한 코어도 유휴 상태가 되지 않게 한다. 이를 통해 최적의 프레임 속도를 보장하면서 추가적인 지연을 유발하지 않는다. 또한 GPU 기반의 ... 전체 초록 보기

#Object Detection System(객체 인지 시스템) #Frame Rate(프레임 레이트) #End-to-end Delay(종단간 지연 시간) #System architecture optimization(시스템 구조 최적화)

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