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Adaptive Scheduling for Efficient Heterogeneous Multimodal AI

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  • 발행기관
    한국차세대컴퓨팅학회 바로가기
  • 간행물
    한국차세대컴퓨팅학회 학술대회 바로가기
  • 통권
    ICNGC 2025 The 11th International Conference on Next Generation Computing 2025 (2025.12)바로가기
  • 페이지
    pp.55-58
  • 저자
    Yujin Ju, Sungshin Kwak, Jihyeok Park, Jaihee Cho, Seongje Cho, Eungkyo Suh, Sohyun Park
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A478459

원문정보

초록

영어
The proliferation of multimodal systems demands efficient management of heterogeneous computing resources. However, most GPU-centric frameworks still rely on static scheduling, resulting in unbalanced utilization and energy waste. This paper presents HERMES (Heterogeneous Efficient Resource Management and Execution Scheduling), an adaptive scheduling framework designed for efficient scheduling in heterogeneous multimodal AI systems. HERMES introduces HScore, a unified metric that quantifies heterogeneous efficiency by integrating performance (FPS) and power consumption. Experimental results on a ViT-based multimodal benchmark show that HERMES achieves up to 12.7% faster execution and 15.8% higher energy efficiency than static hybrid baselines, while maintaining balanced CPU–GPU utilization. These findings confirm that adaptive feedback scheduling significantly enhances both scalability and sustainability in multimodal AI systems.

목차

Abstract
I. INTRODUCTION
II. METHODOLOGY
A. Overall Framework
B. Definition of Efficiency Metric (H-Score)
C. Algorithm Design
D. Summary
III. EXPERIMENTAL RESULTS AND DISCUSSION
A. Experimental Environment
B. Evaluation Metrics
C. Results and Analysis
D. Discussion
IV. CONCLUSION AND FUTURE WORK
REFERENCES

키워드

Adaptive Scheduling Heterogeneous Computing Multimodal AI Resource Management Energy Efficiency

저자

  • Yujin Ju [ Department of Artificial Intelligence Convergence, Graduate School Dankook University Yongin-si, Korea ]
  • Sungshin Kwak [ Department of Artificial Intelligence Convergence, Graduate School Dankook University Yongin-si, Korea ]
  • Jihyeok Park [ Department of Softwre Science, Graduate School Dankook University Yongin-si, Korea ]
  • Jaihee Cho [ Department of Data and Knowledge Service Engineering, Graduate School Dankook University Yongin-si, Korea ]
  • Seongje Cho [ Department of Software Science Dankook University Yongin-si, Korea ]
  • Eungkyo Suh [ Department of Business Administration Dankook University Yongin-si, Korea ]
  • Sohyun Park [ Department of Software Science Dankook University Yongin-si, Korea ] Corresponding Author

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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