GPU 기반의 CNN 알고리즘에 대한 메모리 접근패턴 분석

Abstract

Convolutional neural network (CNN) 알고리즘은 영상 인식의 대표적인 뉴럴 네트워크 기술이다. 현재, CNN의 많은 병렬연산을 가속화를 위해GPU를 사용하고 있다. 그러나, 기존의 GPU 구조는 CNN에 최적화된 구조가 아니므로 성능 개선을 위한 GPU 개발이 요구되고 있다. CNN을위한 GPU 개발 시 고려해야 네트워크 인터커넥션 구조를 결정하기 위해, CNN 메모리 접근 패턴 분석이 선행되어야 성능상의 병목현상을 방지 할수 있다. 본 논문에서는 GPU에서 CNN을 수행했을 때, 발생하는 메모리 접근패턴을 분석했다