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NTIS 바로가기주관연구기관 | 성균관대학교 SungKyunKwan University |
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연구책임자 | 김정래 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2023-03 |
과제시작연도 | 2022 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202300011004 |
과제고유번호 | 1711162368 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부) |
DB 구축일자 | 2023-10-18 |
키워드 | 인공지능.컴퓨터구조.분산컴퓨팅.네트워크.메모리.Artificial intelligence.Computer architecture.Distributed computing.Network.Memory. |
연구개요
복잡해지는 AI 모델을 처리하기 위해 데이터센터는 다수의 AI 프로세서를 사용하는 분산처리를 활발히 사용하고 있다. 분산처리에서는 개별 프로세서의 성능도 중요하지만, 이들을 연결하는 메모리, I/O, 네트워크가 전체 성능의 병목지점이 되고 있다.
본 연구는 효율적인 데이터 공유, 데이터 압축, 하드웨어 오프로딩, 오류 정정을 통해 이러한 병목 현상들을 해소한다.
연구 목표대비 연구결과
분산처리의 성능을 다음과 같이 개선하여 목표 수준을 달성하였음.
- 데이터 압축을 통해 최소접근단
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