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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2025.12
- 수록면
- 502 - 510 (9page)
이용수
초록· 키워드
본 논문은 다중 딥러닝 애플리케이션 동시 실행 시 효율적인 자원 공유를 위한 NPU 가상화 기반 스케줄링 기법을 제안한다. 기존 시분할 스케줄링은 레이어별 자원 요구량의 불균형으로 인해 상당한 유휴 코어와 메모리 지연이 발생하며, 예측 기반 스케줄링 또한 정적 분석에 의존하기 때문에 실제 온디바이스 환경에서 나타나는 실시간 자원 변동을 정확하게 반영하지 못한다. 제안 기법은 기존 방식의 한계를 해결하기 위해, 각 레이어 실행 후 실제 활용률을 측정하고 최근 자원 사용 패턴에 따라 자원을 동적으로 할당해 효율을 극대화한다. 실험 결과, 기존 방식 대비 전체 실행 시간이 28.84% 단축되었다.
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목차
- Abstract
- 요약
- Ⅰ. 서론
- Ⅱ. 관련 연구
- Ⅲ. 하드웨어 지원 NPU 가상화 시스템
- Ⅳ. 실험
- Ⅴ. 결론
- References
참고문헌
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