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NTIS 바로가기주관연구기관 | 래블업 |
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연구책임자 | 신정규 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2020-02 |
과제시작연도 | 2018 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202100007474 |
과제고유번호 | 1711082831 |
사업명 | SW컴퓨팅산업원천기술개발(R&D) |
DB 구축일자 | 2021-07-24 |
키워드 | 클라우드.기계학습.컨테이너 가상화.원격 연산.GPU.Cloud.Machine Learning.Containerization.Remote Computation. |
연구의 목적 및 내용
· GPGPU 기술의 등장으로 빅데이터 분석과 인공지능 개발에 큰 도움이 되고 있음
· 하지만 GPU는 주변장치라는 태생적 특성 때문에 낮은 사용률을 보임
· 이는 다양한 가속기를 통합할 수 있는 고도화된 연산자원 스케줄러의 부재와 I/O 처리 지연에 의한 유휴시간 발생이 원인
· 본 과제에서는 이미 상용화된 오픈소스 소프트웨어인 Backend.AI 프레임워크를 바탕으로 다음 기술을 개발하고자 함
- 다중 유형 가속기를 지원하는 고도화된 자원 스케줄링 알고리즘
- 단일 GPU 메
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