메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
차주형 (동의대학교) 권용인 (한국전자통신연구원) 이제민 (한국전자통신연구원)
저널정보
대한전자공학회 전자공학회논문지 전자공학회논문지 제60권 제7호(통권 제548호)
발행연도
2023.7
수록면
40 - 49 (10page)
DOI
10.5573/ieie.2023.60.7.40

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

이 논문의 연구 히스토리 (2)

2023

이기종 멀티코어 CPU에서 프로파일 기반 딥 러닝 연산 최적화 기법
차주형 ,  권용인 ,  이제민 전자공학회논문지 2023.07 학술저널

2022

단일 ISA 이기종 멀티 코어 구조를 위한 프로파일 기반 ArmCL 최적 스케줄 탐색
차주형 ,  이주빈 ,  권용인 대한전자공학회 학술대회 2022.11 학술대회자료

초록· 키워드

오류제보하기
최근 임베디드 환경에서 딥 러닝을 적용하고자 하는 요구가 증가하고 있다. 임베디드와 같은 제한적인 환경에서 딥 러닝 연산을 효율적으로 수행하기 위해서 Arm의 big.LITTLE과 같은 이기종 멀티코어 CPU 아키텍처가 널리 활용되고 있다. Arm은 딥 러닝 연산을 최적으로 수행하기 위해 Arm Compute Library(ACL)를 제공하고 있지만, big.LITTLE 구조를 가진 하드웨어의 잠재력을 충분히 활용하지는 못하고 있다. 본 논문은 각 하드웨어에 최적인 실행 커널과 스케줄을 자동으로 결정하기 위한 프로파일 기반 탐색 방법을 제안한다. 실험은 Tinker Edge R, Odroid N+, Snapdragon 865 HDK 보드에서 AlexNet, VGG16, MobileNetV2, GoogleNet 모델을 대상으로 진행하였으며, 모든 경우에서 제안된 방법이 기존의 방법보다 최대 266% 성능 향상을 보임을 확인하였다. 본 연구의 결과를 통해 임베디드 기기에서 저비용, 저전력, 고성능의 딥 러닝 수행이 가능할 것으로 기대한다.
#Deep learning #Heterogeneous multi-core #Optimization #big.LITTLE #Embedded

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 배경
Ⅲ. 제안 방법
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (26)

참고문헌 신청
C. J. Wu et al., "Machine Learning at Facebook: Understanding Inference at the Edge", 2019 IEEE International Symposium on High Performance Computer Architecture (HPCA), pp. 331-344, Washington DC, USA, 2019 google schola M. Boettcher, B. M. Al-Hashimi, M. Eyole, G. Gabrielli and A. Reid, M. "Advanced SIMD: Extending the reach of contemporary SIMD architectures," 2014 Design, Automation & Test in Europe Conference & Exhibition (DATE), pp. 1-4, Dresden, Germany, 2014 google schola Arm, "Arm Compute Library", https://github.com/ARM-software/ComputeLibrary/tree/v22.05 (accessed Mar. 2023) google schola J. Bergstra and Y. Bengio, "Random search for hyper-parameter optimization", The Journal of Machine Learning Research, vol. 13, pp. 281-301, Feb. 2012 google schola J. Bergstra, D. Yamins and D. D. Cox, "Making a science of model search: hyperparameter optimization in hundreds of dimensions for vision architectures", ICML'13: Proceedings of the 30th International Conference on International Conference on Machine Lear google schola

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

Web of Things 표준 프로토콜 기반 고가용 복합 환경센서 장치 개발
권동우 ,  신슬비 ,  김재현 외 1명 한국통신학회논문지 2024 .03
A Trie-based IoT Data Indexing Scheme Utilizing Temporal Prefixes
윤주영 ,  권순범 ,  서영균 Journal of KIISE 2024 .03
계층적 컨볼루션 신경망 기반의 최적화된 다중 IoT 서비스 관리 기법
정윤수 비즈니스융복합연구 2024 .02
빅데이터 클러스터 기반 검색 플랫폼의 실시간 인덱싱 성능 최적화
금나연 ,  박동철 JOURNAL OF PLATFORM TECHNOLOGY 2023 .12
이기종 컴퓨팅과 복수 신경망 추론 환경에서 높은 처리량을 위한 스케줄러 관한 연구
차주형 ,  박제만 ,  권용인 한국통신학회 학술대회논문집 2023 .02

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0