Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
모바일 기기에서의 파이프라이닝을 통한 딥 러닝 응용 처리량 향상 |
| 영문제목(English Title) |
Throughput Improvement of Deep Learning Applications by Pipelining on Mobile Device |
| 저자(Author) |
박충훈
김장률
하순회
Choonghoon Park
Jangryul Kim
Soonhoi Ha
|
| 원문수록처(Citation) |
VOL 49 NO. 01 PP. 0152 ~ 0154 (2022. 06) |
한글내용
(Korean Abstract) |
딥 러닝의 발전으로 인해 딥 러닝 응용이 널리 사용되고 있으며, 이에 따라서 기존의 CPU-GPU뿐만 아니라 AI 가속기도 탑재한 기기들이 출시되고 있다. 이러한 이기종 프로세서로 구성된 기기에서 딥 러닝 응용의 처리량을 높이기 위한 연구들이 많이 이루어졌다. 해당 연구들은 딥 러닝 응용을 이기종 프로세서에서 나누어 수행함으로써 처리량 향상을 이루어냈으나 주로 임베디드 보드를 대상으로 하였거나 모바일을 대상으로 하여도 가속기를 고려하지 않았다. 이에 따라서, 본 연구에서는 가속기를 포함한 상용 모바일 기기에서의 파이프라이닝을 적용하여 처리량을 향상하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 유전 알고리즘을 통해서 파이프라인 단계의 매핑을 탐색한다. 해당 방법은 실제 모바일 기기에서 검증하였으며, 단일 프로세서 매핑 대비 최소 120%의 처리량 향상을 이루어냈다. |
영문내용
(English Abstract) |
|
| 키워드(Keyword) |
|
| 파일첨부 |
PDF 다운로드
|
