GPU 자원 최적화를 통한 AI 학습 및 운영지원 플랫폼
사업 정보
| 내역사업 |
(6월) 팁스(TIPS) 창업기업 지원계획 통합공고 |
과제 기본정보
| 과제명 |
GPU 자원 최적화를 통한 AI 학습 및 운영지원 플랫폼 |
| 과제고유번호 |
1425155716 |
| 부처명 |
중소벤처기업부 |
| 시행계획 내 사업명 |
|
| 시행계획 내 사업유형 |
|
예산출처지역 |
대전광역시 |
사업수행지역 |
대전광역시 |
| 계속/신규 과제구분 |
신규과제 |
| 과제수행연도 |
2021 |
총연구기간 |
2021-07-01 ~
2023-06-30
|
당해연도 연구기간 |
2021-07-01 ~
2022-06-30
|
요약 정보
| 연구목표 |
1차년도는 GPU 기술들의 성능 검증과 핵심 기술 개발에 매진한다. GPU를 여러 개 묶는 원천 기술 확보와, GPU를 분할하는 원천 기술 확보를 목표를 통해 GPU를 최적화하여 서비스할 수 있는 기반 기술력을 확보한다. |
| 연구내용 |
1. AI Pub DevGPU를 여러 개 묶어 학습을 돌리기 위해서는 docker 기술과의 연동이 꼭 필요하므로 docker 기반으로 GPU를 묶고 GPU 전용 네트워크 인터페이스를 통해 각각의 docker들을 연결하여 학습을 병렬로 연결하는 과정에 대한 연구 개발을 진행한다.2. AI Pub Ops기존의 기술들은 GPU 유닛 하나에 하나의 docker 컨... |
| 기대효과 |
인공지능이 폭발적인 성능을 내게 된 계기 중 가장 큰 역할로 GPU(Graphic Processing Unit)을 꼽을 수 있다. GPU는 기존에 잘 알려진 CPU와는 다르게 단순하지만 많은 양의 계산을 병렬로 처리하는데 특화되어 있어, 대부분이 행렬곱 연산이 반복되는 딥러닝에 알맞은 프로세서이다. 하지만 이런 강력한 성능의 GPU는 비용이 너무나도 비싸서... |
| 키워드 |
클라우드,인공지능,쿠버네티스,도커,인프라 |
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 > 정보이론 > 인공지능 |
| 주력산업분류 |
|
적용분야 |
전문, 과학 및 기술서비스업 |
| 중점과학기술분류 |
|
과제유형 |
|
과제수행기관(업) 정보
| 과제수행기관(업) 정보 |
과제수행기관(업)명 |
주식회사 텐 |
사업자등록번호 |
|
| 연구책임자 |
소속기관명 |
주식회사 텐 |
사업자등록번호 |
|
| 최종학위 |
박사 |
최종학력전공 |
공학 |
사업비
| 국비 |
125,000,000
|
지방비(현금+현물) |
0
|
| 비고 |
|
사업 정보
| 내역사업 |
(6월) 팁스(TIPS) 창업기업 지원계획 통합공고 |
과제 기본정보
| 과제명 |
GPU 자원 최적화를 통한 AI 학습 및 운영지원 플랫폼 |
| 과제고유번호 |
1425155716 |
| 부처명 |
중소벤처기업부 |
| 시행계획 내 사업명 |
|
| 시행계획 내 사업유형 |
|
| 예산출처지역 |
대전광역시 |
| 사업수행지역 |
대전광역시 |
| 계속/신규 과제구분 |
신규과제 |
| 과제수행연도 |
2021 |
| 총연구기간 |
2021-07-01 ~
2023-06-30
|
| 당해연도 연구기간 |
2021-07-01 ~
2022-06-30
|
요약 정보
| 연구목표 |
1차년도는 GPU 기술들의 성능 검증과 핵심 기술 개발에 매진한다. GPU를 여러 개 묶는 원천 기술 확보와, GPU를 분할하는 원천 기술 확보를 목표를 통해 GPU를 최적화하여 서비스할 수 있는 기반 기술력을 확보한다. |
| 연구내용 |
1. AI Pub DevGPU를 여러 개 묶어 학습을 돌리기 위해서는 docker 기술과의 연동이 꼭 필요하므로 docker 기반으로 GPU를 묶고 GPU 전용 네트워크 인터페이스를 통해 각각의 docker들을 연결하여 학습을 병렬로 연결하는 과정에 대한 연구 개발을 진행한다.2. AI Pub Ops기존의 기술들은 GPU 유닛 하나에 하나의 docker 컨... |
| 기대효과 |
인공지능이 폭발적인 성능을 내게 된 계기 중 가장 큰 역할로 GPU(Graphic Processing Unit)을 꼽을 수 있다. GPU는 기존에 잘 알려진 CPU와는 다르게 단순하지만 많은 양의 계산을 병렬로 처리하는데 특화되어 있어, 대부분이 행렬곱 연산이 반복되는 딥러닝에 알맞은 프로세서이다. 하지만 이런 강력한 성능의 GPU는 비용이 너무나도 비싸서... |
| 키워드 |
클라우드,인공지능,쿠버네티스,도커,인프라 |
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 |
|
| 연구수행주체 |
산 |
| 과학기술표준분류 |
인공물 > 정보/통신 > 정보이론 > 인공지능 |
| 주력산업분류 |
|
| 적용분야 |
전문, 과학 및 기술서비스업 |
| 중점과학기술분류 |
|
| 과제유형 |
|
과제수행기관(업) 정보
| 과제수행기관(업) 정보 |
| 과제수행기관(업)명 |
주식회사 텐 |
| 사업자등록번호 |
|
| 연구책임자 |
| 소속기관명 |
주식회사 텐 |
| 사업자등록번호 |
|
| 최종학위 |
박사 |
| 최종학력전공 |
공학 |
사업비
| 국비 |
125,000,000
|
| 지방비(현금+현물) |
0
|
| 비고 |
|