한국정보처리학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference)

한국정보처리학회 (Korea Information Processing Society)
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Multi-GPU 환경에서의 Convolution Layer 최적화 실험

Empirical Experiments for Convolution Layer Optimization on Multi-GPUs

  • Jiwon Ha (Dept. of Computer Science and Engineering, Korea University) ;
  • Theodora Adufu (Dept. of Computer Science, Sookmyung Women's University) ;
  • Yoonhee Kim (Dept. of Computer Science, Sookmyung Women's University)
  • 발행 : 2023.05.18
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초록

GPGPU 환경에서의 ML 모델이 다양한 분야에 지속적으로 활용되면서, 이미지 분할(image segmentation) 연구가 활발하다. multi-GPU 환경에서 성능 최적화를 위하여 병렬화 기법들이 활용되고 있다. 본 연구에서는 multi-GPU 환경에서 U-Net 모델의 전체 수행 시간을 단축하기 위해 convolution 연산을 최적화하는 기법을 적용하는 실험을 진행하였고 shared memory, data parallelism 를 적용하여 82% 성능 향상을 보여주었다.

키워드

과제정보

이 논문은 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원(No. 2021R1A2C1003379)과 2023년도 정부재원(과학기술정보통신부 여대학원생 공학연구팀제 지원사업)으로 과학기술정보통신부와 한국여성과학기술인육성재단의 지원을 받아 연구되었습니다.