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임베디드 보드에서의 딥러닝 사용 효율성 분석 연구
A Study on the Efficiency of Deep Learning on Embedded Boards 원문보기

Journal of the convergence on culture technology : JCCT = 문화기술의 융합, v.7 no.1, 2021년, pp.668 - 673  

최동규 (동의대학교 컴퓨터공학과) ,  이동진 (동의대학교 컴퓨터공학과) ,  이지원 (동의대학교 컴퓨터공학과) ,  손성호 (동의대학교 컴퓨터공학과) ,  김민영 (동의대학교 ICT융복합연구소) ,  장종욱 (동의대학교 컴퓨터공학과)

초록
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4차산업혁명이 본격화됨에 따라 관련 기술들이 화두가 되고 있다. 고속 무선통신과 같은 기술을 최대한으로 활용하기 위한 하드웨어 개발이 가속화되고 있으며, 관련 기업들이 급격히 성장하고 있다. 인공지능의 경우 관련 연구를 위해서 일반적으로 데스크톱을 사용하는 경우가 많지만, 주로 딥러닝의 학습 과정을 위해 사용되고 있으며 생성된 모델을 프로그램 등에 포함하여 사용할 기기에 이식하는 경우가 많다. 하지만, 학습량이 과도하거나 데스크톱의 성능만큼 제작된 모델을 사용하게 되어 전원공급이 따로 이루어지지 않는 기기의 경우 전력이 부족하거나 성능이 충분하지 못하기 때문에 제 결과를 내기 어렵다. 본 논문에서는 딥러닝의 성능을 임베디드 보드에 맞추어 개발하기 전에 판매되고 있는 몇 가지 Neural Process Unit을 탑재한 보드와 USB로 딥러닝 수행 성능을 높일 수 있는 딥러닝 액셀러레이터를 사용하여 효율성을 비교하여 임베디드 보드로 가능한 개발 방향을 제시한다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

As the fourth industrial revolution begins in earnest, related technologies are becoming a hot topic. Hardware development is accelerating to make the most of technologies such as high-speed wireless communication, and related companies are growing rapidly. Artificial intelligence often uses desktop...

주제어

#임베디드 시스템   #개발 보드   #싱글보드 컴퓨터   #딥러닝  

표/그림 (12)

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • data-checked="false">본논문에서는한계점이뚜렷한NPU환경이가지는개발의실질적의미를찾기위하여임베디드보드내에 NPU가탑재된기기와USB형태로제작된딥러닝엑 셀러레이터의성능과가능한개발의범위를확인하는 연구를진행하였다.
  • 램을실행해야만가능한단점이있었다. 하여, data-checked="false">최대한환경을맞춘후NPU들이사용가능한NeuralNetwork 와Model과확인가능한결과에대한비교를수행하여 각보드의사용가능할수있는범위에대해판별하고 자하였다.
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참고문헌 (12)

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