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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.6
- 수록면
- 842 - 849 (8page)
이용수
초록· 키워드
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딥러닝 기술의 발달로 무인 자동차, 드론, 로봇 등의 임베디드 시스템 분야에서 DNN을 활용하는 사례가 많아지고 있다. 대표적으로 자율주행 시스템의 경우 정확도가 높고 연산량이 큰 몇 개의 DNN들을 동시에 수행하는 것이 필수적이다. 하지만 상대적으로 낮은 성능을 갖는 임베디드 환경에서 다수의 DNN을 동시에 수행하면 추론에 걸리는 시간이 길어진다. 이러한 현상은 추론 결과에 따른 동작이 제때 이루어지지 않아 비정상적인 기능을 수행하는 문제를 발생시킬 수 있다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서 제안한 솔루션은 먼저 연산량이 큰 DNN에 터커 분해 기법을 적용하여 연산량을 감소시킨다. 그다음으로 DNN 모델들을 GPU 내부에서 은닉층 단위로 최대한 병렬적으로 수행될 수 있게 한다. 실험 결과 DNN의 추론 시간이 제안된 기법을 적용하기 전 대비 최대 75.6% 감소하였다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 문제 정의
Ⅲ. 문제해결 방법 및 설계
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (18)
참고문헌 신청
J. Peng, L. Tian, X. Jia, H. Guo, Y. Xu, D. Xie, H. Luo, Y. Shan, Y. Shan, and Y. Wang, “Multi-task ADAS system on FPGA,” in Proceedings of the IEEE Interntaional Conference on Artificial Intelligence Circuits and Systems (AICAS), Hsinchu, Taiwan, pp. 171-174, 2019. DOI: 10.1109/AICAS.2019.877615.
J. Chandrasekaran, Y. Lei, R. Kacker, and D. R. Kuhn, “A Combinatorial Approach to Testing Deep Neural Networkbased Autonomous Driving Systems,” in Proceedings of the IEEE International Conference on Software Testing, Verification and Validation Workshops (ICSTW), Proto de Galinhad, Brazil, pp. 57-66, 2021. DOI: 10.1109/ICSTW 52544.2021.00022.
Jetson AGX Xavier Developer Kit [Internet]. Available: https://developer.nvidia.com/embedded/jetson-agx-xavier-developer-kit.
A. Krizhevsky, I. Sutskever, and G. E. Hinton, “ImageNet classification with deep convolution neural networks,” in Proceedings of the 25th Conference of Neural Information Processing Systems, Lake Tahoe, Neveda, pp. 1106-1114, 2012.
F. N. Iandola, S. Han, M. W. Moskewicz, K. Ashraf, W. J. Dally, and K. Keutzer, “SqueezeNet: AlexNet-level accuracy with 50x fewer parameters and <0.5MB model size,” arXiv preprint arXiv:1602.07360, 2016. DOI: 10.48550/arXiv.1602.07360.
J. Chandrasekaran, Y. Lei, R. Kacker, and D. R. Kuhn, “A Combinatorial Approach to Testing Deep Neural Networkbased Autonomous Driving Systems,” in Proceedings of the IEEE International Conference on Software Testing, Verification and Validation Workshops (ICSTW), Proto de Galinhad, Brazil, pp. 57-66, 2021. DOI: 10.1109/ICSTW 52544.2021.00022.
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A. Krizhevsky, I. Sutskever, and G. E. Hinton, “ImageNet classification with deep convolution neural networks,” in Proceedings of the 25th Conference of Neural Information Processing Systems, Lake Tahoe, Neveda, pp. 1106-1114, 2012.
F. N. Iandola, S. Han, M. W. Moskewicz, K. Ashraf, W. J. Dally, and K. Keutzer, “SqueezeNet: AlexNet-level accuracy with 50x fewer parameters and <0.5MB model size,” arXiv preprint arXiv:1602.07360, 2016. DOI: 10.48550/arXiv.1602.07360.
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