237 0

CPU기반 장치에서 효율적인 딥러닝 추론을 위한 컨볼루션 신경망의 가속 방법의 성능 비교

Title
CPU기반 장치에서 효율적인 딥러닝 추론을 위한 컨볼루션 신경망의 가속 방법의 성능 비교
Other Titles
Performance Comparison of Acceleration Methods for Efficient Deep Learning Inference on CPUs
Author
정기석
Issue Date
2019-01
Publisher
한국통신학회
Citation
2019년도 한국통신학회 동계종합학술발표회 논문집, Page. 1327-1329
Abstract
Internet of Things (IoT) 디바이스와 같은 저전력 소형 장치에서 CPU를 효과적으로 활용하여 컨볼루션 신경망의 추론의 실행 시간을 개선하는 연구가 활발히 이뤄지고 있다. 이런 연구들은 연산량을 감소시킨 컨볼루션 신경망 모델의 설계, 신경망 압축 방법 등을 적용하여 제한적인 하드웨어 성능에서 딥러닝의 추론의 실행시간 개선을 위한 방법을 제안하였다. 하지만 이러한 최적화 방법은 컨볼루션 레이어의 특성에 따라 가속화 효과가 클 수도 있지만, 매우 제한적일 때도 많다. 본 논문에서는 IoT 장치에서 몇 가지 컨볼루션 레이어의 가속화 기법을 적용한 후 성능을 측정하고, 분석하였으며, 이를 통하여 컨볼루션 레이어의 특성에 적합한 가속화 방법을 적용하였을 때, 가속화 전후 대비 최대 17.68배 개선된 실행 시간의 성능 향상을 얻을 수 있다는 것을 보인다.
URI
http://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE08003820&language=ko_KRhttps://repository.hanyang.ac.kr/handle/20.500.11754/122306
Appears in Collections:
COLLEGE OF ENGINEERING[S](공과대학) > ELECTRONIC ENGINEERING(융합전자공학부) > Articles
Files in This Item:
There are no files associated with this item.
Export
RIS (EndNote)
XLS (Excel)
XML


qrcode

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.

BROWSE