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기술 융합(TC)

임베디드 보드에서의 딥러닝 사용 효율성 분석 연구
A Study on the Efficiency of Deep Learning on Embedded Boards

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  • 발행기관
    국제문화기술진흥원 바로가기
  • 간행물
    The Journal of the Convergence on Culture Technology (JCCT) KCI 등재 바로가기
  • 통권
    Vol.7 No.1 (2021.02)바로가기
  • 페이지
    pp.668-673
  • 저자
    최동규, 이동진, 이지원, 손성호, 김민영, 장종욱
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A391157

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
As the fourth industrial revolution begins in earnest, related technologies are becoming a hot topic. Hardware development is accelerating to make the most of technologies such as high-speed wireless communication, and related companies are growing rapidly. Artificial intelligence often uses desktops in general for related research, but it is mainly used for the learning process of deep learning and often transplants the generated models into devices to be used by including them in programs, etc. However, it is difficult to produce results for devices that do not have sufficient power or performance due to excessive learning or lack of power due to the use of models built to the desktop's performance. In this paper, we analyze efficiency using boards with several Neural Process Units on sale before developing the performance of deep learning to match embedded boards, and deep learning accelerators that can increase deep learning performance with USB, and present a simple development direction possible using embedded boards.
한국어
4차산업혁명이 본격화됨에 따라 관련 기술들이 화두가 되고 있다. 고속 무선통신과 같은 기술을 최대한으로 활 용하기 위한 하드웨어 개발이 가속화되고 있으며, 관련 기업들이 급격히 성장하고 있다. 인공지능의 경우 관련 연구 를 위해서 일반적으로 데스크톱을 사용하는 경우가 많지만, 주로 딥러닝의 학습 과정을 위해 사용되고 있으며 생성된 모델을 프로그램 등에 포함하여 사용할 기기에 이식하는 경우가 많다. 하지만, 학습량이 과도하거나 데스크톱의 성능 만큼 제작된 모델을 사용하게 되어 전원공급이 따로 이루어지지 않는 기기의 경우 전력이 부족하거나 성능이 충분하 지 못하기 때문에 제 결과를 내기 어렵다. 본 논문에서는 딥러닝의 성능을 임베디드 보드에 맞추어 개발하기 전에 판 매되고 있는 몇 가지 Neural Process Unit을 탑재한 보드와 USB로 딥러닝 수행 성능을 높일 수 있는 딥러닝 액셀 러레이터를 사용하여 효율성을 비교하여 임베디드 보드로 가능한 개발 방향을 제시한다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
1. 처리장치
2. NPU 탑재 기기
Ⅲ. 비교 환경 구성
Ⅳ. 실험 및 결과
Ⅴ. 결론
References

키워드

임베디드 시스템 개발 보드 싱글보드 컴퓨터 딥러닝 Embedded System Development Board Singleboard Computer Deeplearning

저자

  • 최동규 [ Donggyu Choi | 동의대학교 컴퓨터공학과 박사과정 ] 제1저자
  • 이동진 [ Dongjin Lee | 동의대학교 컴퓨터공학과 학부생 ]
  • 이지원 [ Jiwon Lee | 동의대학교 컴퓨터공학과 학부생 ]
  • 손성호 [ Seongho Son | 동의대학교 컴퓨터공학과 학부생 ]
  • 김민영 [ Minyoung Kim | 동의대학교 ICT융복합연구소 조교수 ] 참여저자
  • 장종욱 [ Jong-wook Jang | 동의대학교 컴퓨터공학과 교수 ] 교신저자

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    국제문화기술진흥원 [The International Promotion Agency of Culture Technology]
  • 설립연도
    2009
  • 분야
    공학>공학일반
  • 소개
    본 진흥원은 문화기술(Culture Technology) 관련 산·학·연·관으로 구성된 비영리 단체이다. 문화기술(CT)은 정보통신기술(ICT), 문화적 사고 기반의 예술, 인문학, 디자인, 사회과학기술이 접목된 신융합기술(New Convergence Technology, NCT)로 정의한다. 인간의 삶의 질을 향상시키고, 진보된 방향으로 변화시키고, 문화기술 관련 분야의 학술 및 기술의 발전과 진흥에 공헌하기 위하여, 제3조의 필요한 사업을 행함을 그 목적으로 한다.

간행물

  • 간행물명
    The Journal of the Convergence on Culture Technology (JCCT) [문화기술의 융합]
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    2384-0358
  • eISSN
    2384-0366
  • 수록기간
    2015~2025
  • 등재여부
    KCI 등재
  • 십진분류
    KDC 600 DDC 700

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