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2025년 11월 13일 (목)
| 새글 08:51 | MoDNN 차이역사 +3,739 인공무능 토론 기여 (새 문서: MoDNN(Mobile Distributed Deep Neural Network, 2017년)은 여러 모바일 디바이스의 연산 자원을 결합하여 하나의 딥러닝 모델을 분산 추론하도록 설계된 기법이다. 단일 스마트폰이나 IoT 기기에서 처리하기 어려운 신경망 연산을 여러 노드가 협력하여 나누어 수행함으로써 추론 속도를 향상시키는 것을 목표로 한다. ==개요== MoDNN은 모바일 디바이스들이 서로 연결된 환경에서,...) | ||||
| 새글 08:15 | ADCNN 차이역사 +3,581 인공무능 토론 기여 (새 문서: ADCNN(Adaptive Distributed Convolutional Neural Network, 2020년)은 여러 엣지(edge) 디바이스에 신경망의 연산을 적응적으로 분산시켜 추론 지연(latency)과 통신량을 줄이기 위한 딥러닝 분산추론(distributed inference) 기법이다. ==개요== ADCNN은 딥러닝 추론을 위해 하나의 중앙 서버나 클라우드에 모든 연산을 맡기는 대신, 여러 엣지 디바이스 클러스터에 연산을 적절히 분할해서 배치함...) | ||||
| 새글 08:09 | DDNN (신경망, 2017년) 차이역사 +3,667 인공무능 토론 기여 (새 문서: DDNN(Distributed Deep Neural Network, 2017년)은 단일 기기에서 실행되는 신경망을 클라우드, 엣지, 디바이스 계층에 분산하여 협력적으로 추론을 수행하는 구조로, 입력 데이터의 특성에 따라 로컬 또는 클라우드에서 단계적으로 계산을 수행함으로써 지연(latency)과 통신 비용을 줄이는 것을 목표로 한다. ==개요== DDNN은 분산 환경에서 신경망 일부를 로컬 디바이스에 배치하...) | ||||
| 새글 07:48 | 브랜치넷 차이역사 +3,268 인공무능 토론 기여 (새 문서: BranchyNet(브랜치넷)은 신경망의 중간 계층에 여러 개의 조기 종료 지점(exit branch)을 추가하여, 입력 데이터의 난이도에 따라 계산량을 동적으로 조절하는 신경망 구조이다. 이를 통해 쉬운 입력은 빠르게 처리하고, 어려운 입력만 전체 모델을 통과시키는 방식으로 추론 속도를 크게 향상시킨다. ==개요== BranchyNet은 입력 샘플의 난이도가 서로 다르다는 점에 착안하여...) | ||||
| 새글 06:30 | GPipe 차이역사 +4,637 인공무능 토론 기여 (새 문서: 섬네일|Bubble을 줄이는 것을 목표로 한다. GPipe(지파이프, 영어: GPipe)는 대규모 신경망 모델을 여러 장치에 나누어 학습시키기 위해 제안된 파이프라인 병렬(pipeline parallelism) 기법으로, 마이크로배치를 활용해 파이프라인의 유휴 시간(bubble)을 줄이고 장치 활용률을 높이는 것을 목표로 한다. ==개요== GPipe는 모델을 여러 스테이지(stage)로 분...) | ||||
| 05:11 | 추측 디코딩 차이역사 +32 인공무능 토론 기여 | ||||
