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자율주행차를 위한 소프트웨어 기반 인공지능 컴퓨팅 가속 기술
Software-based AI Computing Acceleration Technology for Autonomous Vehicle 원문보기

보고서 정보
주관연구기관 한성대학교
Hansung University
연구책임자 김명선
보고서유형최종보고서
발행국가대한민국
언어 한국어
발행년월2023-03
과제시작연도 2022
주관부처 과학기술정보통신부
Ministry of Science and ICT
등록번호 TRKO202300009476
과제고유번호 1711164706
사업명 개인기초연구(과기정통부)
DB 구축일자 2023-10-11
키워드 다중 딥러닝 모델.자율주행 자동차.이기종 코어 스케줄링.적대적 딥러닝 모델 공격.딥러닝 스케줄링.Multiple Deep Learning Model.Self-driving Car.Heterogeneous Core Scheduling.Adversarial Attack on Deep Learning Models.Deep Learning Scheduling.

초록

□ 연구개요
자율주행차 AI 컴퓨팅 시스템에 있어서 글로벌 기업들은 이미 상용화 수준의 딥러닝 하드웨어 가속기와 이에 필요한 소프트웨어 스택까지 완벽하게 갖추고 있다. 이들 기업의 플랫폼을 그대로 자율주행차에 탑재할 경우 해당 기업의 하드웨어부터 소프트웨어 전체 스택까지 기술적으로 종속될 수밖에 없다. 본 연구에서는 이러한 기술 종속성을 피할 수 있게 하는 소프트웨어 기초 연구를 수행하였다. 본 연구에서 제시한 우선순위 기반 딥러닝 태스크의 성능 고립화, CPU-GPU 혼용 스케줄링, 데이터 재사용 및 메인 메모리 최소 접근

목차 Contents

  • 표지 ... 1
  • 연구결과 요약문 ... 2
  • 목차 ... 3
  • 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
  • 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 4
  • 1) 1년차 수행 과정 및 수행 내용 ... 4
  • 2) 2년차 수행 과정 및 수행 내용 ... 6
  • 3) 3년차 수행 과정 및 수행 내용 ... 8
  • 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 수준 ... 10
  • 1) 정성적 연구개발성과(연구개발결과) ... 10
  • 2) 세부 정량적 연구개발성과 ... 12
  • 3) 목표 달성 수준 ... 12
  • 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도(연구개발결과의 중요성) ... 13
  • 5. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 13
  • 6. 참고문헌 ... 14
  • [붙임1] 세부 정량적 연구개발성과 ... 15
  • [붙임2] 연구책임자 대표적 연구실적 및 증빙(요약문 및 사본) ... 19
  • 끝페이지 ... 25

표/그림 (14)

참고문헌 (25)

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