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저자정보
이서연 (한성대학교) 김명선 (한성대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2023년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집
발행연도
2023.6
수록면
2,042 - 2,046 (5page)

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From embedded systems to servers, hardware and software solutions that run deep learning models are diversified, and MLPerf has been proposed to evaluate and benchmark them with industry standards. Although multiple deep learning models are increasingly being installed to satisfy various requirements and service quality, the current MLPerf benchmarks only a single model with consistent rules and approved methods. In this paper, we improve MLPerf with multi-threading for simultaneous inference of multiple deep learning models and parallel processing techniques that can handle multiple queries. In addition, by improving the method of recording inference performance results after query requests, the performance of benchmarking itself was improved by up to 49.4%.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 연구 배경 및 문제 정의
Ⅲ. 다중 딥러닝 모델 벤치마킹
Ⅳ. 실험
V. 결론
참고문헌

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