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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.11
- 수록면
- 2,197 - 2,203 (7page)
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Deep learning inference applications are increasingly utilized in embedded platforms, including automotive systems. These platforms often face the challenge of overcoming power constraints and enhancing throughput to effectively execute computationally intensive deep learning applications. To achieve this, pipelined deep learning inference on these platforms involves partitioning a single deep neural network for segmented execution across heterogeneous multiprocessors and utilizing advantage of shared memory. However, the convergence of high volumes of memory requests generated by multiple processors into a single DRAM increases the risk of bank conflicts, delaying inference. This paper investigates the methods to apply bank partitioning to the pipelined deep learning inference technique by assigning different DRAM banks to buffers referenced by distinct processors. Our method achieved a reduction of up to 6.34% in inference latency compared to the original configuration.
목차
Abstract
1. Introduction
2. DRAM Organization
3. Solution Approach
4. Implementation
5. Experimental Evaluation
6. Conclusion
References
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