21HS4400, 10msec 미만의 서비스 응답 속도를 보장하는 초저지연 지능형 클라우드 엣지 SW 플랫폼 핵심 기술 개발,
김선욱
초록
Deep learning inference requires tremendous amount of computation and typically is offloaded the cloud for execution. Recently, edge computing, which processes and stores data at the edge of the Internet closest to the mobile devices or sensors, has been considered as new computing paradigm. We have studied the performance of the deep neural network (DNN) inference service based on different configurations of resources assigned to a container. In this work, we measured and analyzed a real-world edge service on containerization platform. An edge service is named A!Eye, an application with various DNN inferences. The edge service has both CPU-friendly and GPU-friendly tasks. CPU tasks account for more than half of the latency of the edge service. Our analyses reveal interesting findings about running the DNN inference service on the container-based execution platform; (a) The latency of DNN inference-based edge services is affected by CPU-based operation performance. (b) Pinning CPUs can reduce the latency of an edge service. (c) In order to improve the performance of an edge service, it is very important to avoid PCIe bottleneck shared by resources like CPUs, GPUs and NICs.
KSP 제안 키워드
Deep neural network(DNN), Edge services, Mobile devices, Operation performance, Real-world, deep learning(DL), edge computing
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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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