지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제26권 제10호
- 발행연도
- 2020.10
- 수록면
- 463 - 468 (6page)
- DOI
- 10.5626/KTCP.2020.26.10.463
이용수
이 논문의 연구 히스토리 (2)
- 이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
- 연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
- 이 논문의 연구 히스토리 확인하기
초록· 키워드
오류제보하기
딥러닝의 모델로 사용되는 심층 신경망(DNN)은 여러 계층(layer)으로 구성된다. 최근에는 연산의 병렬화를 위해 단일 모델을 더 작은 단위로 분할 처리하는 등의 방법들이 연구되고 있다. 전체 모델을 효과적으로 나누기 위해서는 추론 시 DNN의 각 계층의 계산에 걸리는 시간을 분석할 필요가 있다. 이에 영향을 미치는 요인으로 각 계층에서 수행되는 연산량이나 자원의 가용성 등을 들 수 있다. 특히, 작업 부하 상황에서 자원 경합에 의한 수행시간의 변화는 대부분 선행연구에서 깊이 있게 다뤄지지 않았다. 본 논문은 딥러닝 연산에 가장 많이 사용되는 그래픽 처리장치(GPU)의 가용성과 계층의 수행시간 간의 관계에 주목하여, GPU의 병렬 작업 부하 수준을 변화시키면서 각 layer의 수행시간을 측정한다. 측정된 수행시간으로 결정 트리 모델을 학습시켜, 각 계층의 수행시간에 영향을 미치는 요소들과 그 중요도를 분석한다. 나아가, 이러한 정보를 바탕으로 계층별 수행시간 예측에 사용될 수 있는 두 가지 회귀 모델의 정확도를 비교한다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. DNN 계층 종류별 연산에 따른 수행시간
3. GPU 작업 부하의 영향과 측정 방식
4. layer 수행시간 측정 및 분석
5. 결론 및 향후 연구 방향
References
참고문헌 (15)
참고문헌 신청
Y. Kang, J. Hauswald, C. Gao, A. Rovinski, T. Mudge, J. Mars, and L. Tang, Neurosurgeon: Collaborative intelligence between the cloud and mobile edge, Proc. of the Twenty-Second International Conference on Architectural Support for Programming Languages and Operating Systems, ACM, pp. 615-629, 2017.
H.-J. Jeong, H.-J. Lee, C. H. Shin, and S.-M. Moon, Ionn: Incremental offloading of neural network computations from mobile devices to edge servers, Proc. of the ACM Symposium on Cloud Computing, ser. SoCC ’18. New York, NY, USA: ACM, pp. 401- 411, 2018.
J. H. Ko, T. Na, M. F. Amir, and S. Mukhopadhyay, Edge-host partitioning of deep neural networks with feature space encoding for resource-constrained internet-of-things platforms, arXiv:1802. 03835, 2018.
Cicconetti, Claudio, Marco Conti, and Andrea Passarella, Low-latency distributed computation offloading for pervasive environments. 2019 IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications (PerCom. IEEE, 2019).
Satyanarayanan, Mahadev, et al., The case for vm-based cloudlets in mobile computing, IEEE pervasive Computing, Vol. 8, No. 4, pp. 14-23, 2009.
H.-J. Jeong, H.-J. Lee, C. H. Shin, and S.-M. Moon, Ionn: Incremental offloading of neural network computations from mobile devices to edge servers, Proc. of the ACM Symposium on Cloud Computing, ser. SoCC ’18. New York, NY, USA: ACM, pp. 401- 411, 2018.
J. H. Ko, T. Na, M. F. Amir, and S. Mukhopadhyay, Edge-host partitioning of deep neural networks with feature space encoding for resource-constrained internet-of-things platforms, arXiv:1802. 03835, 2018.
Cicconetti, Claudio, Marco Conti, and Andrea Passarella, Low-latency distributed computation offloading for pervasive environments. 2019 IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications (PerCom. IEEE, 2019).
Satyanarayanan, Mahadev, et al., The case for vm-based cloudlets in mobile computing, IEEE pervasive Computing, Vol. 8, No. 4, pp. 14-23, 2009.
함께 읽어보면 좋을 논문
논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!
-
GPU 작업 부하 상황에서의 DNN layer 수행 시간 분석
한국정보과학회 학술발표논문집
2019 .12
-
터커 분해 및 은닉층 병렬처리를 통한 임베디드 시스템의 다중 DNN 가속화 기법
한국정보통신학회논문지
2022 .06
-
CPU-GPU 협력 스케줄링을 통한 임베디드 시스템 내 다중 DNN 모델들의 성능 향상
전자공학회논문지
2021 .01
-
오버헤드 최소화를 통한 임베디드 GPU 환경에서 멀티 DNN 추론 성능 향상
전자공학회논문지
2021 .10
-
자율주행 자동차에서 DNN 기반 안전 필수 응용의 성능 저하 방지
전자공학회논문지
2020 .09
-
글로벌 큐를 통한 임베디드 멀티코어 프로세서의 멀티 DNN 연산 성능 향상
한국정보통신학회논문지
2020 .06
-
다중 GPU 서버에서 공정한 DNN 부하 분배 알고리즘
대한전자공학회 학술대회
2022 .06
-
DNN 기반 2 단계 계층적 빔 탐색 기법
한국통신학회 학술대회논문집
2025 .02
-
SMT-based Formal Verification Methods of Deep Neural Networks using Structural Properties
Journal of KIISE
2021 .09
-
자율주행차용 우선순위 기반 다중 DNN 모델 스케줄링 프레임워크
한국정보통신학회논문지
2021 .03
-
DNN-GRU-DNN Multiple layer 기반 전기자동차 배터리 SOC 추정 알고리즘
대한전기학회 학술대회 논문집
2022 .05
-
DNN 모델을 활용한 사람 수 예측 알고리즘 구현
한국통신학회 학술대회논문집
2019 .06
-
DNN 기반 객체 학습 및 인식 시스템
한국정보과학회 학술발표논문집
2016 .12
-
동일 특징값에 의한 신호 분류율 저하의 개선을 위한 계층적 DNN 알고리즘
한국통신학회 학술대회논문집
2018 .01
-
다중목적 보상함수가 개선된 강화학습 기반 NAS
전자공학회논문지
2022 .11
-
DNN과 m-sequence를 활용한 시간 지연 추정 방법
한국통신학회 학술대회논문집
2019 .01
-
IoT 엣지에서 DNN-기반 어플리케이션에 대한 자원할당 기법
한국통신학회 학술대회논문집
2021 .02
-
DNN을 이용한 소셜 이미지에서의 감성 인식
한국정보과학회 학술발표논문집
2018 .12
-
이종 GPU 클러스터를 위한 분산 딥러닝 학습 플랫폼
대한전자공학회 학술대회
2023 .06
이 논문의 저자 정보
이 논문과 함께 이용한 논문
가변정밀도 인공지능 학습용 NPU 시뮬레이터 구현
김태현
,
김희수
,
이혁재
외 1명
대한전자공학회 학술대회
2021
.06
An Accurate Weight Binarization Scheme for CNN Object Detectors with Two Scaling Factors
Xuan T
,
uong Nguyen
,
Tuan Nghia Nguyen
외 2명
IEIE Transactions on Smart Processing & Computing
2020
.12
도플러 레이다 및 음성 센서를 활용한 CNN 기반 HMI 시스템 설계 및 구현
오승현
,
배찬희
,
김세령
외 2명
전기전자학회논문지
2020
.09
딥러닝 관련 발명의 특허법상 보호 방안에 대한 연구
전용철
동아법학
2020
.02
GPU 작업 부하 상황에서의 DNN layer 수행 시간 분석
유용환
,
정혁진
,
문수묵
한국정보과학회 학술발표논문집
2019
.12
최근 본 자료
댓글(0)
0