서버리스 플랫폼에서 GPU 지원 및 인공지능 모델 추론에 적합한 함수 구조에 관한 연구 = A Study on Function which supported GPU and Function Structure Optimization for AI Inference
저자
황동현 ( Dong-hyun Hwang ) ; 김동민 ( Dongmin Kim ) ; 최영윤 ( Young-yoon Choi ) ; 한승호 ( Seung-ho Han ) ; 전기만 ( Gi-man Jeon ) ; 손재기 ( Jae-gi Son )
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2019
작성언어
-자료형태
학술저널
수록면
19-20(2쪽)
제공처
서버리스 프레임워크(Serverless Framework)는 마이크로서비스 아키텍처의 이론을 클라우드와 컨테이너를 기반으로 구현한 것으로 아마존의 AWS(Amazon Web Service)와 같은 퍼블릭 클라우드 플랫폼이 서비스됨에 따라 활용도 높아지고 있다. 하지만 현재까지의 플랫폼들은 GPU 와 같은 하드웨어의 의존성을 가진 인공지능 모델의 서비스에는 지원이 부족하다. 이에 본 논문에서는 컨테이너 기반의 오픈소스 서버리스 플랫폼을 대상으로 엔비디어-도커와 k8s-device-plugin 을 적용하여 GPU 활용이 가능한 서버리스 플랫폼을 구현하였다. 또한 인공지능 모델이 컨테이너에서 구동될 때 반복되는 가중치 로드를 줄이기 위한 구조를 제안한다. 본 논문에서 구현된 서버리스 플랫폼은 객체 검출모델인 SSD(Single Shot Multibox Detector) 모델을 이용하여 성능 비교 실험을 진행하였으며, 그 결과 인공지능 모델이 적용된 서버리스 플랫폼의 함수 응답 시간이 개선되었음을 확인하였다.
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