프로젝트 소개
본 과제는 스마트폰 등 디바이스 내부에서 바로 동작하는 On-Device AI를 위해, 딥러닝 구조를 스스로 조립하고 바꾸는 자가 조립형 딥러닝 프레임워크 기술 개발 과제임.
연구 목표는 디바이스 최적 코어 블록 자동 생성, 1 GPU-day 이내 초고속 모델 자가 조립, 디바이스 환경 변화 대응 가변 딥러닝 구현에 있음. 핵심 연구 내용은 코어 블록 탐색 공간 재설계, 확률적 채택과 대체, 그래디언트 최적화, 심층 회귀기반 지연시간 예측, 심층 강화 학습 기반 자동 모델 압축과 파인 튜닝, 세그멘테이션 반복 정규화 기술 개발임. 기대 효과는 On-Device 딥러닝 원천기술 확보, 국내 AI 경쟁력 제고, 고성능 컴퓨팅 자원 부족 문제 완화, 기업의 AI 개발 가속화 및 생산성 향상임.