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본 논문에서는 인공지능 프로세서 중 하나인 Edge TPU에서 DNN에 할당되는 Edge TPU의 SRAM의 양을 조절하는 시스템을 제안한다. 기존 Edge TPU 컴파일러를 통해서는 DNN 태스크들의 데드라인을 고려하여 SRAM을 할당하는 것이 불가능하다. 이를 가능하게 하기 위해 우리는 각 DNN 태스크의 데드라인에 따라 SRAM을 할당하는 시스템을 개발하였다. 그리고 실험을 통해 우리의 시스템을 활용하여 기존에 실시간성이 보장되지 않는 태스크들을 실시간성이 보장되도록 만들 수 있음을 확인하였다.

목차

요약
1. 서론
2. 연구 배경 및 문제점
2.1. Edge TPU의 SRAM 할당 방식
2.2. SRAM 할당 방식의 문제점
3. 데드라인 인지 기반의 SRAM 할당 기법
4. 실험
5. 결론 및 향후 연구 방향
Acknowledgement
참고문헌

저자

• 한창헌 [ 아주대학교 AI융합네트워크학과 ]
• 오상은 [ 아주대학교 AI융합네트워크학과 ]

참고문헌