| 한글제목(Korean Title) |
멀티모달 딥러닝을 위한 신경망 파이프라이닝 성능분석 |
| 영문제목(English Title) |
Performance Analysis of Neural Network Pipelining for Multimodal On-Device AI Applications |
| 저자(Author) |
문지중
함명주
임근식
Jijoong Moon
MyungJoon Ham
Geunsik Lim
|
| 원문수록처(Citation) |
VOL 46 NO. 02 PP. 0173 ~ 0175 (2019. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
최근 컴퓨터 계산 성능의 비약적인 발전에 따라 딥러닝 기술이 얼굴이나 사물 인식, 인지등 실제 어플리케이션에 적용되고 있다. 특히 결과의 정확성 향상, 복잡한 어플리케이션의 요구 사항 충족 등을 위해 여러 개의 센서 데이터를 동시에 이용할 뿐만 아니라 여러 단계에 걸쳐 다양한 신경망을 사용하고 있다. 따라서 이들 간의 효율적인 연결 및 동기화 등이 전체 어플리케이션의 성능에 크게 영향을 미친다. 본 논문은 실제 멀티 모달 환경에서 파이프라인 적용을 통한 성능 및 개발 효율성 향상 방법을 제시한다. 실험 결과 동일 입력 처리량 기준 CPU효율이 43%이상 개선되었으며, 수백 라인의 코드 대신 파이프라인 Description을 사용하기 때문에 개발 효율성 또한 획기적으로 증가하였다.
|
영문내용
(English Abstract) |
|
| 키워드(Keyword) |
|
| 파일첨부 |
PDF 다운로드
|
