스마트 엣지 기기들을 위한 시스템 수준의 딥러닝 최적화

본 과제는 네트워크로 연결된 스마트 엣지 기기에서 딥러닝 추론과 학습에 드는 에너지를 줄이기 위한 시스템 수준 최적화 연구임. 연구 목표는 DNN 워크로드 특성을 분석하고, 디바이스 그룹 수준 에너지 최적화와 연합 학습 에너지 최적화를 구현하는 데 있음. 이를 위해 CNN, RNN, 추천 모델의 에너지·성능·정확도 평가, 강화학습 기반 추론 최적화, Global Parameter 선택 기술 및 로컬 에너지 효율 최적화를 수행함. 기대 효과는 스마트 엣지 시스템의 핵심 기술 확보, 특허 및 기술료 수입, 국내 기업 경쟁력 강화, 전문 인력 양성에 있음.