범용 AI 컴파일러의 비공개 NPU 코드생성을 위한 공통 인터페이스 설계 및 검증

이제민; 권용인

doi:10.5573/ieie.2023.60.10.29

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이제민 (한국전자통신연구) 권용인 (한국전자통신연구)

저널정보: 대한전자공학회 전자공학회논문지 전자공학회논문지 제60권 제10호(통권 제551호)

발행연도: 2023.10

수록면: 29 - 32 (4page)

DOI: 10.5573/ieie.2023.60.10.29

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본 논문에서는 NPU(Neural Processing Units)의 제조사별 비공개 백엔드 컴파일러와 범용 AI 컴파일러를 연결할 수 있는 공통 인터페이스를 제안한다. 이를 통해 다양한 AI 모델에 대한 지원과 기업 자산 보호가 가능하다. 제안된 인터페이스는 ONNX 표준을 따르며, ETRI의 NEST-C 컴파일러와 오픈엣지의 ENLIGHT 컴파일러를 해당 인터페이스로 통합했다. 실험 결과, 통합된 컴파일러는 ENLIGHT만을 사용한 것과 Resnet50과 MobileNetV2 두 종류의 모델에 대해서 100% 결과가 일치했다. 따라서 제안된 인터페이스는 NPU 백엔드 컴파일러의 범용성을 향상하면서도 비공개성을 유지할 수 있는 유용한 방안을 제공한다.

#Nueral processing unit #Compiler #Deep learning

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Chen, Yiran, et al. "A survey of accelerator architectures for deep neural networks." Engineering 6.3 (2020): 264-274.

Joo Hyoung Cha, Yongin Kwon, and Jemin Lee, "Profile-based Optimization for Deep Learning on Heterogeneous Multi-core CPUs", Journal of The Institute of Electronics and Information Engineers 60.7 (2023): 40-49.

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Lee, Jemin, et al. "Quantune: Post-training quantization of convolutional neural networks using extreme gradient boosting for fast deployment." Future Generation Computer Systems 132 (2022): 124-135.

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