동적 GPU 자원 스케줄링을 통한 고효율 ML 워크플로우 플랫폼 개발
사업 정보
| 내역사업 |
2021년도 창업성장기술개발사업 디딤돌 과제(첫걸음) 제1차 시행계획 공고 |
과제 기본정보
| 과제명 |
동적 GPU 자원 스케줄링을 통한 고효율 ML 워크플로우 플랫폼 개발 |
| 과제고유번호 |
1425152523 |
| 부처명 |
중소벤처기업부 |
| 시행계획 내 사업명 |
|
| 시행계획 내 사업유형 |
|
예산출처지역 |
대전광역시 |
사업수행지역 |
대전광역시 |
| 계속/신규 과제구분 |
신규과제 |
| 과제수행연도 |
2021 |
총연구기간 |
2021-05-24 ~
2022-05-23
|
당해연도 연구기간 |
2021-05-24 ~
2022-05-23
|
요약 정보
| 연구목표 |
ML 모델 학습에서 추론 최적화까지의 ML 응용 프로그램 개발 과정을 워크플로우화 하고 클라우드 환경에서 동적 GPU 자원 스케줄링을 통한 고효율 ML 워크플로우 플랫폼 및 서비스를 개발함 - 공개 이메일 로그인 및 multi-tenancy를 지원하는 사용자 등록/인증/권한 관리 - 동적 GPU 자원 스케줄링을 통한 고효율 ML 워크플로우 클라우... |
| 연구내용 |
사용자 등록/인증/권한부여 - 서비스 사용을 위한 클러스터 사용자 등록/인증/권한 관리 - 공개 이메일 이용한 로그인 및 multi-tenancy 지원 동적 GPU 스케줄링을 통한 고효율 ML 워크플로우 클라우드 플랫폼 - 고속 ML 워크플로우 실행이 가능한 멀티 GPU 클라우드 플랫폼 구축 - 효율적 자원 할당 및 스케줄링를 위한... |
| 기대효과 |
1) 연구개발성과의 활용방안 ML 기술 개발이 필수적이나 고사양 GPU 컴퓨팅 자원 구축 여력이 없는 중소기업 및 스타트업에게 저비용으로 ML 워크플로우 생성/관리 GPU 클라우드 서비스 제공 - 대규모 데이터에 기반한 고부하 학습 및 추론 최적화에 활용 - ML 모델의 정확도 향상 및 세밀한 튜닝을 위하여 반복적 데이터 학습 및 ML 모델... |
| 키워드 |
인공지능,머신러닝,워크플로우,클라우드,추론 |
위탁/공동여부 정보
| 단독연구 |
기업 |
대학 |
국공립(연)/출연(연) |
외국연구기관 |
기타 |
|
|
|
|
|
|
기술 정보
| 연구개발단계 |
개발연구 |
산업기술분류 |
|
| 미래유망신기술(6T) |
IT(정보기술) |
기술수명주기 |
|
| 연구수행주체 |
산 |
과학기술표준분류 |
인공물 > 정보/통신 > 소프트웨어 > System Integration |
| 주력산업분류 |
|
적용분야 |
전문, 과학 및 기술서비스업 |
| 중점과학기술분류 |
|
과제유형 |
|
과제수행기관(업) 정보
| 과제수행기관(업) 정보 |
과제수행기관(업)명 |
(주)데브스택 |
사업자등록번호 |
|
| 연구책임자 |
소속기관명 |
(주)데브스택 |
사업자등록번호 |
|
| 최종학위 |
박사 |
최종학력전공 |
이학 |
사업비
| 국비 |
120,000,000
|
지방비(현금+현물) |
0
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| 비고 |
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사업 정보
| 내역사업 |
2021년도 창업성장기술개발사업 디딤돌 과제(첫걸음) 제1차 시행계획 공고 |
과제 기본정보
| 과제명 |
동적 GPU 자원 스케줄링을 통한 고효율 ML 워크플로우 플랫폼 개발 |
| 과제고유번호 |
1425152523 |
| 부처명 |
중소벤처기업부 |
| 시행계획 내 사업명 |
|
| 시행계획 내 사업유형 |
|
| 예산출처지역 |
대전광역시 |
| 사업수행지역 |
대전광역시 |
| 계속/신규 과제구분 |
신규과제 |
| 과제수행연도 |
2021 |
| 총연구기간 |
2021-05-24 ~
2022-05-23
|
| 당해연도 연구기간 |
2021-05-24 ~
2022-05-23
|
요약 정보
| 연구목표 |
ML 모델 학습에서 추론 최적화까지의 ML 응용 프로그램 개발 과정을 워크플로우화 하고 클라우드 환경에서 동적 GPU 자원 스케줄링을 통한 고효율 ML 워크플로우 플랫폼 및 서비스를 개발함 - 공개 이메일 로그인 및 multi-tenancy를 지원하는 사용자 등록/인증/권한 관리 - 동적 GPU 자원 스케줄링을 통한 고효율 ML 워크플로우 클라우... |
| 연구내용 |
사용자 등록/인증/권한부여 - 서비스 사용을 위한 클러스터 사용자 등록/인증/권한 관리 - 공개 이메일 이용한 로그인 및 multi-tenancy 지원 동적 GPU 스케줄링을 통한 고효율 ML 워크플로우 클라우드 플랫폼 - 고속 ML 워크플로우 실행이 가능한 멀티 GPU 클라우드 플랫폼 구축 - 효율적 자원 할당 및 스케줄링를 위한... |
| 기대효과 |
1) 연구개발성과의 활용방안 ML 기술 개발이 필수적이나 고사양 GPU 컴퓨팅 자원 구축 여력이 없는 중소기업 및 스타트업에게 저비용으로 ML 워크플로우 생성/관리 GPU 클라우드 서비스 제공 - 대규모 데이터에 기반한 고부하 학습 및 추론 최적화에 활용 - ML 모델의 정확도 향상 및 세밀한 튜닝을 위하여 반복적 데이터 학습 및 ML 모델... |
| 키워드 |
인공지능,머신러닝,워크플로우,클라우드,추론 |
위탁/공동여부 정보
| 단독연구 |
기업 |
대학 |
국공립(연)/출연(연) |
외국연구기관 |
기타 |
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기술 정보
| 연구개발단계 |
개발연구 |
| 산업기술분류 |
|
| 미래유망신기술(6T) |
IT(정보기술) |
| 기술수명주기 |
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| 연구수행주체 |
산 |
| 과학기술표준분류 |
인공물 > 정보/통신 > 소프트웨어 > System Integration |
| 주력산업분류 |
|
| 적용분야 |
전문, 과학 및 기술서비스업 |
| 중점과학기술분류 |
|
| 과제유형 |
|
과제수행기관(업) 정보
| 과제수행기관(업) 정보 |
| 과제수행기관(업)명 |
(주)데브스택 |
| 사업자등록번호 |
|
| 연구책임자 |
| 소속기관명 |
(주)데브스택 |
| 사업자등록번호 |
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| 최종학위 |
박사 |
| 최종학력전공 |
이학 |
사업비
| 국비 |
120,000,000
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| 지방비(현금+현물) |
0
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| 비고 |
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