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저자정보
Samnieng Tan (서울대학교) EunJin Jeong (서울대학교) Jangryul Kim (서울대학교) Jaeseong Lee (서울대학교) Soonhoi Ha (서울대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제27권 제10호
발행연도
2021.10
수록면
497 - 502 (6page)
DOI
10.5626/KTCP.2021.27.10.497

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임베디드 시스템에서 딥 러닝 응용에 대한 필요가 증가함에 따라, 응용을 가속하는 데에 있어서 CPU가 아닌 처리 요소(processing element)를 임베디드 기기에 포함되고 있다. NVIDIA Jetson AGX Xavier는 대표적인 예제로 8-core CPU 뿐만 아니라 GPU와 2개의 딥러닝 가속기를 함께 갖고 있어서 자원이 제한된 환경에서 딥 러닝 응용의 성능을 끌어올리는 데에 활용된다. 임베디드 기기가 이기종처리 요소를 제공한다고 하여도, 이런 다양한 요소들을 함께 활용하여 성능을 올리는 것은 상당한 노력을 필요로 한다. 본 논문에서는 기존의 존재하는 여러 기법들과 우리가 제안하는 네트워크 파이프라이닝 기법을 함께 조합하여 이기종 처리요소를 가진 Xavier에서 딥 러닝 응용의 처리량을 최대화 하는 기법을 제안한다. 여러 개의 이미지 분류 예제와 사물 인식 예제를 통해 하나의 GPU를 사용하는 기존의 방법 대비 최대 355%까지 성능이 향상되는 것을 확인하였다.
#딥 러닝 #이기종 프로세서 #파이프라이닝 #병렬화 #deep learning #heterogeneous processors #pipelining #parallelization

목차

요약
Abstract
1. Introduction
2. Background
3. Proposed Technique for CNN Inference Acceleration on NVIDIA Jetson AGX Xavier
4. Experiment
5. Conclusion
References

참고문헌 (10)

참고문헌 신청
NVIDIA, "Jetson AGX Xavier Developer Kit," [Online]. Available: https://developer.nvidia.com/embedded/jetson-agx-xavier-developer-kit. [Accessed 2020, Oct. 22]. google schola Firefly, "AIO-3399ProC," [Online]. Available: http://en.t-firefly.com/product/industry/aio_3399proc. [Accessed 2020, Nov. 1]. google schola Google, "Coral Dev Board," [Online]. Available: https://coral.ai/products/dev-board. [Accessed 2020, Nov. 1]. google schola NVIDIA, "TensorRT," [Online]. Available: https://developer.nvidia.com/tensorrt. [Accessed 2020, Oct. 26]. google schola D. Kang et al., "Joint optimization of speed, accuracy, and energy for embedded image recognition systems," 2018 Design, Automation & Test in Europe Conference & Exhibition, pp. 715-720, 2018. google schola

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