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NTIS 바로가기등록일자 | 2019-11-28 |
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출처 | KOSEN-코센리포트 |
DOI | https://doi.org/10.22800/kisti.kosenexpert.2019.267 |
1. 딥러닝 컴파일러의 필요성
최근 인공지능의 발달은 딥러닝이 이끌고 있으며 자연어에서부터 영상과 게임에서까지 다양한 영역에서 활용되고 있다. 하지만 딥러닝 알고리즘은 실행을 위해서 기존 인공지능 알고리즘들과 다르게 많은 연산 부하를 가져온다[1].
딥러닝 모델의 복잡도와 사용되는 데이터 양의 증가로 딥러닝 연산 효율성에 대한 사람들의 관심은 증가하고 있다. 이러한 효율성에 대한 요구는 연산 워크로드를 가속화하기 위한 다양한 이기종 하드웨어를 등장시켰다. 이
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