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NTIS 바로가기주관연구기관 | 울산과학기술원 Ulsan National Institute of Science and Technology |
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연구책임자 | 전명재 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2022-06 |
과제시작연도 | 2021 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202200017297 |
과제고유번호 | 1711136521 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2022-11-23 |
키워드 | 인공지능.데이터 증강.사전 작업 할당.데이터 전처리.동적 워커 스케줄링.Artificial Intelligence.Data Augmentation.Ahead-of-time Task Allocation.Data Preprocessing.Dynamic Worker Scheduling. |
□ 연구개요
인공지능 학습의 데이터 로딩 과정을 최적화하기 위한 하드웨어 가속기 설계 연구를 진행한다. 데이터 로딩 과정은 인공지능 모델 학습에서 정확도 및 학습 시간에 많은 영향을 주고 있지만 데이터 로딩 파이프라인의 가속화에 관한 연구는 미약하다. 특히, CPU와 GPU의 성능 차가 커지고, 인공지능 모델의 견고함을 위한 데이터 로딩 과정이 복잡해짐에 따라, 고성능 모델의 학습에서 CPU 데이터 로딩 과정이 점점 병목현상이 되고 있다. 따라서 이를 가속화하기 위한 선행 연구가 필요하다.
□ 연구 목표대비 연구결
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