$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

통합메모리를 이용한 임베디드 환경에서의 딥러닝 프레임워크 성능 개선과 평가
Performance Enhancement and Evaluation of a Deep Learning Framework on Embedded Systems using Unified Memory

정보과학회. 컴퓨팅의 실제 논문지 = KIISE transactions on computing practices, v.23 no.7, 2017년, pp.417 - 423  

이민학 (인천대학교 임베디드시스템공학과) ,  강우철 (인천대학교 임베디드시스템공학과)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

최근, 딥러닝을 사용 가능한 임베디드 디바이스가 상용화됨에 따라 임베디드 시스템 영역에서도 딥러닝 활용에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. 그러나 임베디드 시스템을 고성능 PC 환경과 비교하면 상대적으로 저사양의 CPU/GPU 프로세서와 메모리를 탑재하고 있으므로 딥러닝 기술의 적용에 있어서 많은 제약이 있다. 본 논문에서는 다양한 최신 딥러닝 네트워크들을 임베디드 디바이스에 적용했을때의 성능을 시간과 전력이라는 관점에서 실험적으로 평가한다. 또한, 호스트 CPU와 GPU 디바이스간의 메모리를 공유하는 임베디드 시스템들의 아키텍처적인 특성을 이용하여 메모리 복사를 줄임으로써 실시간 성능과 저전력성을 높이는 방법을 제시한다. 제안된 방법은 대표적인 공개 딥러닝 프레임워크인 Caffe를 수정하여 구현되었으며, 임베디드 GPU를 탑재한 NVIDIA Jetson TK1에서 성능평가 되었다. 실험결과, 대부분의 딥러닝 네트워크에서 뚜렷한 성능향상을 관찰할 수 있었다. 특히, 메모리 사용량이 높은 AlexNet에서 약 33%의 이미지 인식 속도 단축과 50%의 소비 전력량 감소를 관찰할 수 있었다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Recently, many embedded devices that have the computing capability required for deep learning have become available; hence, many new applications using these devices are emerging. However, these embedded devices have an architecture different from that of PCs and high-performance servers. In this pa...

주제어

참고문헌 (13)

  1. Jia, Yangqing, et al., "Caffe: Convolutional architecture for fast feature embedding," Proc. of the 22nd ACM international conference on Multimedia, ACM, 2014. 

  2. Denton, Emily L., et al., "Exploiting linear structure within convolutional networks for efficient evaluation," Advances in Neural Information Processing Systems, 2014. 

  3. Max Jaderberg, et al., "Speeding up Convolutional Neural Networks with Low Rank Expansions," Proc. of the British Machine Vision Conference, BMVA Press, Sep. 2014. 

  4. T. He, Y. Fan, Y. Qian, T. Tan and K. Yu, "Reshaping deep neural network for fast decoding by node-pruning," 2014 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), pp. 245-249, 2014. 

  5. Qiu, Jiantao, et al., "Going deeper with embedded fpga platform for convolutional neural network," Proc. of the 2016 ACM/SIGDA International Symposium on Field-Programmable Gate Arrays, ACM, 2016. 

  6. Lane, Nicholas D., et al., "DeepX: A software accelerator for low-power deep learning inference on mobile devices," 15th ACM/IEEE International Conference on Information Processing in Sensor Networks (IPSN), 2016. 

  7. Y. Gong, Liu Liu, Y. Ming and Lubomir Bourdev, "Compressing deep convolutional networks using vector quantization," arXiv preprint arXiv:1412.6115, 2014. 

  8. Krizhevsky, Alex, et al., "Imagenet classification with deep convolutional neural networks," Advances in neural information processing systems, pp. 1097- 1105, 2012. 

  9. Simonyan, Karen, and Andrew Zisserman, "Very deep convolutional networks for large-scale image recognition," arXiv preprint arXiv:1409.1556, 2014. 

  10. Szegedy, Christian, et al., "Going deeper with convolutions," Proc. of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 1-9, 2015. 

  11. MinHak Lee and Woochul Kang, "Performance Enhancement and Evaluation of AES Cryptography using OpenCL on Embedded GPGPU," KIISE Transactions on Computing Practices, Vol. 22, No. 7, pp. 303-309, Jul. 2016. (in Korean) 

  12. Abe, Yuki, et al., "Power and performance analysis of GPU-accelerated systems," HotPower, 2012. 

  13. Krizhevsky, Alex, "One weird trick for parallelizing convolutional neural networks," arXiv preprint arXiv: 1404.5997, 2014. 

저자의 다른 논문 :

관련 콘텐츠

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로