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ARM 기반 IoT 장치에서 효율적인 딥 러닝 수행을 위한 BLAS 및 신경망 라이브러리의 성능 및 에너지 비교 -
분야 공학 > 로봇
저자 이하윤 신동군
발행기관 한국정보과학회
간행물정보 정보과학회논문지 2019년, 정보과학회논문지 제46권 제3호, 219page~227page(총9page)
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목차
부제 : Performance and Energy Comparison of Different BLAS and Neural Network Libraries for Efficient Deep Learning Inference on ARM-based IoT Devices
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 배경
4. 실험
5. 결론
References
 
 
국문초록
기존에 IoT 장치에서 딥 러닝을 수행하기 위해 주로 클라우드 컴퓨팅을 사용했다. 그러나 클라우드 컴퓨팅을 사용할 경우 연결을 보장할 수 없고, 통신을 위한 에너지 소모, 그리고 보안에 대한 취약성이 문제가 된다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 최근 IoT 장치 내에서 딥 러닝을 수행하기 위한 시도가 진행되고 있다. 이 시도들은 주로 IoT 장치를 위한 연산량이 적은 딥 러닝 모델 또는 압축 기법 등을 제안하지만, 실제 IoT 장치에서 수행될 때의 영향에 대한 분석이 부족했다. IoT 장치마다 연산 장치의 구성과 지원되는 라이브러리가 다르기 때문에, 최적의 딥 러닝 수행을 위해 각 IoT 장치에서 다양한 수행환경에 대한 분석이 필요하다. 본 논문에서는 다양한 하드웨어 구성을 가진 IoT 장치에서 수행 환경에 따른 성능 및 에너지를 측정하고 분석한다. 또한, 적절한 라이브러리를 사용하는 것만으로도 속도와 에너지 효율이 최대 9.43배, 26.78배까지 상승하는 것을 보여준다.
 
 
영문초록
Cloud computing is generally used to perform deep learning on IoT devices. However, its application is associated with limitations such as connection instability, energy consumption for communication, and security vulnerabilities. To solve such problems, recent attempts at performing deep learning within IoT devices have occurred. These attempts mainly suggest either lightweight deep learning models or compression techniques concerning IoT devices, but they lack analysis of the effect when it is performed in actual IoT devices. Since each IoT device has different configuration of processing units and supported libraries, it is necessary to analyze various execution environments in each IoT device in order to perform optimized deep learning. In this study, performance and energy of IoT devices with various hardware configurations were measured and analyzed according to the application of the deep learning model, library, and compression technique. It was established that utilizing the appropriate libraries improve both speed and energy efficiency up to 13.3 times and 48.5 times, respectively.
 
 
딥 러닝, GPU 가속, 딥 러닝 프로파일링, 딥 러닝 라이브러리, deep learning, deep learning profiling, GPU-based acceleration, IoT, deep learning library
 
 
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