2020년 컴퓨터종합학술대회
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| 한글제목(Korean Title) |
딥러닝 서비스 시스템에서의 적정 프로세스 수 예측방법 |
| 영문제목(English Title) |
A Method for Predicting The Appropriate Number of Processes in A Deep Learning Service System |
| 저자(Author) |
Yunsung Han
Soobin Jeon
Dongmahn Seo
한윤성
전수빈
서동만
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 47 NO. 01 PP. 1204 ~ 1206 (2020. 07) |
한글내용
(Korean Abstract) |
딥러닝기반 서비스 시스템은 학습된 모델로 데이터를 추론하여 결과를 얻어 사용자에게 제공하는 시스템이다. 실시간 또는 유사 실시간으로 다량의 이미지를 처리하는 딥러닝 학습 모델은 멀티 CPU 또는 멀티 GPU 환경에서 보다 빠른 처리 속도를 기대할 수 있다. 그러나 시스템의 상황을 고려하지 않은 단순 프로세스 수의 증가는 오히려 성능 저하 또는 오류 발생의 원인이 되기도 한다. 본 논문은 서비스 운영중인 딥러닝 서비스 시스템에서의 GPU 메모리와 RAM, CPU 사용량 등의 시스템 리소스를 분석하여 최적의 성능을 갖는 적정 프로세스 수를 제시하고자 한다. |
영문내용
(English Abstract) |
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| 키워드(Keyword) |
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