20HK1200, 다중의 IoT 서비스를 위한 모듈 구조의 엣지 컴퓨팅 게이트웨이 플랫폼 기술 개발,
유학
초록
Recently, edge computing has received considerable attention as a promising solution to provide deep learning-based video analysis services in real-time. However, due to the limited computation capability of the data processing units (such as CPUs, GPUs, and specialized accelerators) embedded in the edge devices, the question of how to use the limited resources of the edge devices is one of the most pressing issues affecting deep learning-based video analysis service efficiency. In this paper, we introduce a practical approach to optimize deep learning object detection at the edge devices embedding CPUs and GPUs. The proposed approach adopts TVM, an automated end-to-end deep learning compiler that automatically optimizes deep learning workloads with respect to hardware-specific characteristics. In addition, task-level pipeline parallelism is applied to maximize resource utilization of the CPUs and GPUs so as to improve overall object detection performance. Through experiment results, we show that the proposed approach achieves performance improvement for detecting objects on multiple video streams in terms of frame per second.
KSP 제안 키워드
Analysis services, Data processing, Edge devices, End to End(E2E), Experiment results, Learning-based, Limited resources, Object detection, Practical approach, Real-Time, deep learning(DL)
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<출처표시방법 안내> 작성자, 저작물명, 출처, 권호, 출판년도, 이용조건 [예시1] 김진미 외, "매니코어 기반 고성능 컴퓨팅을 지원하는 경량커널 동향", 전자통신동향분석, 32권 4호, 2017, 공공누리 제4유형 [예시2] 심진보 외, "제4차 산업 혁명과 ICT - 제4차 산업 혁명 선도를 위한 IDX 추진 전략", ETRI Insight, 2017, 공공누리 제 4유형
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