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모바일 AI에서의 학습모델과 자원 공동제어의 영향에 관한 연구

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한글제목(Korean Title) 모바일 AI에서의 학습모델과 자원 공동제어의 영향에 관한 연구
영문제목(English Title) A Study on the Impact of Joint Control of the Learning Model and Resource on Mobile AI
저자(Author) 최평준   함동호   김영진   곽정호   Choi Pyeong Jun   Ham Dong Ho   Kim Yeong Jin   Kwak Jeong Ho  
원문수록처(Citation) VOL 77 NO. 01 PP. 0094 ~ 0095 (2022. 02)
한글내용
(Korean Abstract)
딥러닝 기술이 발전함에 따라 AI비서나 자율주행차 등 이를 활용한 모바일 서비스가 널리 사용되고 있다. 이런 서비스의 성능은 모바일 단말의 컴퓨팅 성능과 동적으로 변하는 서비스 요청, 모바일 및 네트워크 환경 등 모바일 단말의 자원과 사용하는 학습 모델에 따라 크게 변할 수 있다. 기존 연구는 이러한 모바일 자원 제어나 학습모델을 각각 최적화해왔다. 우리는 동적으로 변화하는 시스템에서 학습모델과 컴퓨팅/네트워킹 자원을 동시에 스케일링할 때의 장점을 살펴보았다. 구체적으로, 학습모델 측면에서는 학습모델의 종류와 입력층의 크기, 단말자원 측면에서는 GPU 클럭 주파수, 네트워크속도, 엣지 연산 오프로딩 정책을 동시에 제어한다. 우리는 실제 트레이스에 기반한 시뮬레이션 및 프로토타입 구현에 기반한 실험을 통해 학습모델과 자원을 동적으로 동시에 스케일링을 할 때 정적으로 제어하는 경우에 비해 프레임 속도와 평균 정확도를 고려한 비용을 최대 30.22% 절감할 수 있음을 보였다.
영문내용
(English Abstract)
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