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Ref. Ghodrati, Soroush, et al. "Planaria: Dynamic architecture fission for spatial multi-tenant acceleration of deep neural networks." 2020 53rd Annual IEEE/ACM International Symposium on Microarchitecture (MICRO). IEEE, 2020. 본 논문은 진행중인 Auto Driving 관련 프로젝트의 Insight를 위해 읽었기 때문에 필요한 내용만 간추려 요약하였습니다. Abstract Deep Neural Networks(DNNs)이 실생활의 많은 Application에서 사용됨에 따라 빠른 속도로 산업과 시장에 적용되었습니다. 기술이 발전..

Ref. Subedi, P., Hao, J., Kim, I. K., & Ramaswamy, L. (2021, September). AI Multi-Tenancy on Edge: Concurrent Deep Learning Model Executions and Dynamic Model Placements on Edge Devices. In 2021 IEEE 14th International Conference on Cloud Computing (CLOUD) (pp. 31-42). IEEE. 본 논문은 진행중인 Auto Driving 관련 프로젝트의 Insight를 위해 읽었기 때문에 필요한 내용만 간추려 요약하였습니다. Abstract 현재 실제로 사용되는 많은 Application들은 Edge compu..

Reference : Tsikoudis, Nikos, Antonis Papadogiannakis, and Evangelos P. Markatos. "LEoNIDS: A low-latency and energy-efficient network-level intrusion detection system." IEEE Transactions on Emerging Topics in Computing 4.1 (2014): 142-155. 본 논문은 현재 진행중인 Auto Driving 프로젝트 관련 유관 연구 조사로 읽었기 때문에 필요한 부분만 발췌하여 요약하였습니다. Abstract : 데이터 센터와 모바일 디바이스들이 발전해온 지난 10년 동안 low-power system을 구축하는 것에 매우 많은 노력이 기..

경로 탐색 DNN => 차량 주행 위치를 결정하고 전방의 주행 가능한 경로 계획 1) OpenRoadNet : 차선 또는 인접 차선에 관계 없이 차량 주변의 모든 주행 가능 공간 식별 2) PathNet : 차선 표시가 없는 경우에도 차량 전반의 주행 가능 경로 표시 3) LaneNet : 차선과 차선 경로를 정의하는 다른 표식들 감지 4) MapNet : 차선과 고화질 지도를 업데이트하고 만드는데 사용할 수 있는 랜드마크 식별 객체 탐색 및 분류 DNN => 신호등과 도로 표지판, 잠재적인 장애물을 감지 1) DriveNet : 도로의 다른 차량, 보행자, 신호등, 도로 표지판 인지 (종류는 인지X, 종류만 인지) 2) LightNet : 신호등의 상태를 빨간색, 노란색, 초록색으로 분류 3) Sign..

출처 : Jeong, Eun Jin, et al. "Deep Learning Inference Parallelization on Heterogeneous Processors with TensorRT." IEEE Embedded Systems Letters (2021). 본 논문은 향후 진행할 AD(Auto Driving) 프로젝트의 연구 방향에 대한 유관 연구 조사로 읽었기 때문에 방법에 대한 이야기는 빼고 문제 상황과 연구 방향 등에 초점을 맞춰 요약하였습니다. Abstract: 임베디드 디바이스에서 Deep Learning Application의 사용이 증가함에 따라 디바이스는 CPU와 GPU 외에 NPU(Neural Processing units)라는 새로운 연산 unit을 도입하게 되었습니다. 빠..