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Edge TPU 에서의 실시간 DNN 작업을 위한 데드라인 인지 SRAM 할당 기법
Deadline-Aware SRAM Allocation for Real-Time DNN Tasks on Edge TPU

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  • 발행기관
    한국차세대컴퓨팅학회 바로가기
  • 간행물
    한국차세대컴퓨팅학회 학술대회 바로가기
  • 통권
    2022 한국차세대컴퓨팅학회 춘계학술대회 (2022.05)바로가기
  • 페이지
    pp.469-472
  • 저자
    한창헌, 오상은
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A412403

원문정보

초록

한국어
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

키워드

Real-Time Systems Real-Time DNN Google Edge TPU Memory Allocation

저자

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

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국차세대컴퓨팅학회 [Korean Institute of Next Generation Computing]
  • 설립연도
    2005
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    본 학회는 차세대 PC 및 그 관련분야의 학술활동을 통하여 차세대 PC의 학문 및 기술발전을 도모하고 산업발전 및 국제협력 증진을 목적으로 한다.

간행물

  • 간행물명
    한국차세대컴퓨팅학회 학술대회
  • 간기
    반년간
  • 수록기간
    2021~2025
  • 십진분류
    KDC 566 DDC 004

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