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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.1
- 수록면
- 33 - 40 (8page)
- DOI
- 10.5573/ieie.2021.58.1.33
이용수
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DNN(deep neural network) 모델의 활용은 여러 응용 분야의 성능을 향상시켜왔다. 성능 향상을 위하여 DNN 모델 자체에 대한 연구는 활발하게 진행되어 오고 있지만 이를 효율적으로 수행할 수 있는 시스템에 대한 연구는 상대적으로 미비하다. 높은 인식 성공률과 다양한 응용의 요구사항들을 만족하기 위하여 로보틱스 및 자율주행 자동차와 같은 임베디드 시스템 내부에서도 여러 종류의 DNN 모델들이 활용되고 그 숫자 자체도 증가되고 있다. 따라서 GPU와 같은 DNN 가속 장치를 여러 응용들이 공유해서 사용할 때 GPU로 인한 성능 병목 현상이 나타날 수밖에 없다. 본 논문에서는 이러한 문제를 풀고자 CPU와 GPU를 동시에 DNN 모델 연산에 활용할 수 있는 스케줄링 프레임워크를 제안한다. 이 기법은 DNN 모델들의 각각의 레이어의 연산 특성에 알맞은 코어 타입을 선택하여 수행을 맡기고 서로 다른 타입의 코어 간에 데이터 전송 오버헤드를 최소화하는 방법을 사용한다. 제안된 기법을 실제 상용 보드에서 실험한 결과 적용 전 대비 최대 71.1% 향상되었다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 연구 배경 및 문제 정의
Ⅲ. 다중 DNN 처리를 위한 CPU-GPU 협력 스케줄링 프레임워크
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (18)
참고문헌 신청
J. Dyrstad and J. Mathiassen, “Grasping virtual fish: A step towards robotic deep learning from demonstration in virtual reality,” in Proceedings of the IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics (ROBIO), Macau, China, 2017.
P. Fekrl, M. Zadeh, and J. Dargahi, “On the Safety of Autonomous Driving: A Dynamic Deep Object Detection Approach”, SAE Technical Paper 2019-01-1044, 2019
https://developer.nvidia.com/embedded/jetson-agxxavier-developer-kit
R. Kaleem, R. Barik, T. Shpeisman, B. T. Lewis, C. Hu, and K. Pingali, “Adaptive Heterogeneous Scheduling for Integrated GPUs”, In the 23rd International Conference on Parallel Architectures and Compilation Techniques (PACT), pages 151—162. ACM, 2014.
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit
P. Fekrl, M. Zadeh, and J. Dargahi, “On the Safety of Autonomous Driving: A Dynamic Deep Object Detection Approach”, SAE Technical Paper 2019-01-1044, 2019
https://developer.nvidia.com/embedded/jetson-agxxavier-developer-kit
R. Kaleem, R. Barik, T. Shpeisman, B. T. Lewis, C. Hu, and K. Pingali, “Adaptive Heterogeneous Scheduling for Integrated GPUs”, In the 23rd International Conference on Parallel Architectures and Compilation Techniques (PACT), pages 151—162. ACM, 2014.
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