과제 상세정보
목록Machine learning as a Service (MLaaS) 플랫폼을 위한 GPU 클러스터 내 분산 딥러닝 작업 관리 기법에 관한 연구
작성자
관리자
조회수
56
등록일
2024-05-21
사업 정보
| 내역사업 | 글로벌박사펠로우십사업 |
|---|
과제 기본정보
| 과제명 | Machine learning as a Service (MLaaS) 플랫폼을 위한 GPU 클러스터 내 분산 딥러닝 작업 관리 기법에 관한 연구 | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| 과제고유번호 | 1345318710 | ||||
| 부처명 | 교육부 | ||||
| 시행계획 내 사업명 | |||||
| 시행계획 내 사업유형 | 예산출처지역 | 대전광역시 | 사업수행지역 | 대전광역시 | |
| 계속/신규 과제구분 | 계속과제 | 이전연도 과제번호 | 1345306848 | ||
| 과제수행연도 | 2020 | 총연구기간 | 2019-03-01 ~ 2022-02-28 | 당해연도 연구기간 | 2020-03-01 ~ 2021-02-28 |
요약 정보
| 연구목표 | 최근 딥러닝이 다양한 분야에서 높은 성능을 보이면서, 딥러닝을 사용한 IT 서비스들이 증가하고 있다. 이에 따라, 딥러닝 모델을 학습하고 서비스로 배포하는 기능과 컴퓨팅 환경을 지원하는 Machine-learning-as-a-Service (MLaaS) 및 딥러닝 서비스를 관리하는 자체 데이터 센터에 대한 수요가 증가하고 있다.딥러닝 서비스의 경우 기존의 ... | ||
|---|---|---|---|
| 연구내용 | (1) 딥러닝기반 서비스의 SLA 만족을 위한 GPU 가속기 기반 자원 관리 기법 개발 딥러닝을 기반으로 한 서비스의 경우 그 응답시간이 수백 밀리 초 내를 만족하여야하는 요구사항을 가진다. 따라서, MLaaS는 실시간 딥러닝 서비스를 지원하기 위한 딥러닝 추론 가속화를 제공하여야 한다. 이를 위하여 다양한 분산 자원관리 기법이 연구되었지만 대부분 CPU... | ||
| 기대효과 | 딥러닝은 IT 서비스에서 빠질 수 없는 키워드가 되었다. 최근 딥러닝 자체의 성능을 개선하기 위한 연구, 혹은 그 학습 속도를 빠르게하기 위한 분산 기법 연구는 활발히 이루어졌다. 더 나아가 최근에는 학습이 된 딥러닝 모델을 어떻게 잘 서비스할것인가 (serving)에 대한 연구들이 진행되고 있다 [14][15]. 본 연구는 조금 더 나아가 서비스 되는 중... | ||
| 키워드 | 분산 시스템, 분산 딥러닝, 딥러닝 가속화 | ||
위탁/공동여부 정보
| 단독연구 | 기업 | 대학 | 국공립(연)/출연(연) | 외국연구기관 | 기타 |
|---|---|---|---|---|---|
|
기술 정보
| 연구개발단계 | 응용연구 | 산업기술분류 | |
|---|---|---|---|
| 미래유망신기술(6T) | IT(정보기술) | 기술수명주기 | |
| 연구수행주체 | 학 | 과학기술표준분류 | 인공물 > 정보/통신 > 정보이론 > Cloud computing/Grid computing |
| 주력산업분류 | 적용분야 | 전문, 과학 및 기술서비스업 | |
| 중점과학기술분류 | 과제유형 |
과제수행기관(업) 정보
| 과제수행기관(업) 정보 | 과제수행기관(업)명 | 한국과학기술원 | 사업자등록번호 | |
|---|---|---|---|---|
| 연구책임자 | 소속기관명 | 한국과학기술원 | 사업자등록번호 | |
| 최종학위 | 박사 | 최종학력전공 | 공학 |
사업비
| 국비 | 10,750,000 | 지방비(현금+현물) | 0 |
|---|---|---|---|
| 비고 | |||