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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이승재 (한성대학교) 김명선 (한성대학교)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제28권 제6호
발행연도
2024.6
수록면
685 - 695 (11page)
DOI
10.6109/jkiice.2024.28.6.685

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임베디드 시스템부터 서버에 이르기까지 다양한 딥러닝 모델들을 효율적으로 실행시키기 위한 하드웨어 및 소프트웨어 기술들이 발전되고 있다. 나아가 사용자들의 다양한 요구사항과 인식 정확도 향상을 위하여 여러 개의 딥러닝 모델들이 CPU나 메모리와 같은 시스템 자원들을 서로 경합하는 형태로 실행된다. 이러한 딥러닝 모델 실행 장치들을 객관적으로 평가하기 위하여 MLPerf가 개발되었다. 하지만 현재의 MLPerf는 직렬화된 방식으로 DNN 모델을 실행시켜 여러 개의 DNN 모델이 실행되는 실제 환경을 반영하지 못한다. 본 논문에서는 멀티 쓰레딩 기반 쿼리 병렬화를 통해 여러 DNN들의 동시 실행 요구를 가능하게 하고, 대상 시스템에서도 실제 환경과 유사하게 여러 개의 DNN 모델이 실행될 수 있도록 MLPerf를 개선하였다. 실험 결과 기존 대비 약 2배 이상의 쿼리 처리 성능을 보여 실제 실행 환경과 유사하게 벤치마킹함을 알 수 있었다.

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 연구배경 및 문제 정의
Ⅲ. 다중 DNN 모델 벤치마킹을 위한 MLPerf
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론 및 고찰
REFERENCES

참고문헌 (23)

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