닫기
Loading..

전자정보연구정보센터 ICT 융합 전문연구정보의 집대성

학술대회 프로시딩

홈 홈 > 연구문헌 > 학술대회 프로시딩 > 한국정보과학회 학술대회 > KCC 2020

KCC 2020

Current Result Document : 590 / 602 이전건 이전건   다음건 다음건

한글제목(Korean Title) 이종 시스템에서의 효율적인 추론을 위한 성능 기반 배치 분배 기법 연구
영문제목(English Title) Performance Variation-aware Batch Partitioning for Effective Inference on Heterogeneous Systems
저자(Author)    이성주   최경환   박영준   Yongjun Park   SeongJoo Lee   Kyunghwan Choi  
원문수록처(Citation) VOL 47 NO. 01 PP. 1745 ~ 1747 (2020. 07)
한글내용
(Korean Abstract)
객체 인식 등 딥러닝(deep learning)을 기반 응용 기술은 학습된 모델(model)을 통해 객체를 추론(inference)하는 과정을 거친다. 다수의 입력 이미지(image)를 이용한 추론 시 다양한 딥러닝 기반 프레임워크(framework)들은 병렬 처리를 통한 처리량(throughput)의 향상을 위해 그래픽 처리 장치에 여러 이미지를 묶어 배치(batch) 단위로 제공한다. 이때 여러 기기들을 사용 가능한 이종 시스템(heterogeneous system)에서 다양한 기기의 유휴 자원을 함께 사용하면 추론에 소요되는 시간이 줄어들 수 있다. 이 논문에서는 해당 시스템에서 사용할 기기들의 성능을 기반으로 배치를 분배하여 각 기기의 소요 시간을 단축하고, 이를 통해 더 효율적인 추론이 가능함을 보인다.
영문내용
(English Abstract)
키워드(Keyword)   
원문 PDF 다운로드