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신경망 구조 정보를 활용한 모바일 기기에서의 에너지 효율적 신경망 추론 기법 연구
빈경민(Kyungmin Bin),이경한(Kyunghan Lee) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.2
본 논문은 모바일 기기에서 신경망 구조 추론 시 에너지 효율적인 연산을 위하여 신경망의 구조 정보를 활용한 CPU 와 메모리의 동적 주파수 및 전압 조절 (DVFS) 기법을 제안한다. 제안한 시스템은 신경망 구조 정보를 활용하여 신경망 각 계층의 메모리 접근 빈도를 예측한 뒤 이를 참조하여 최적의 에너지 효율적인 CPU 와 메모리 주파수를 예측할 수 있는 기법이다.
이동 통신 환경에서 모바일 신경망 추론 연산 오프로딩을 위한 신경망 계층 파이프라인에 대한 연구
빈경민(Kyungmin Bin),이경한(Kyunghan Lee) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.6
신경망 연산은 많은 컴퓨팅 자원을 필요로 하기 때문에 제한적인 컴퓨팅 자원을 가진 모바일 기기에서 직접적인 신경망 추론 연산을 하기에는 어려움이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 오프로딩을 통한 신경망 분할 추론 연산 기법들이 많이 제시되고 있다. 하지만, 신경망 추론의 중간 데이터의 큰 크기와 이동 통신 환경에서 제한적인 상향링크 트래픽 대역폭으로 인하여 오프로딩 시 긴 데이터 전송 시간을 겪게 된다. 본 논문은 신경망 분할 추론을 위한 오프로딩시 긴 데이터 전송 시간으로 인한 연산 시간 저하를 해결하기 위한 신경망 계층 연산의 파이프라인 기법을 제시한다.