학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 공과대학 컴퓨터공학부, 2019. 2. 이재욱.Deep neural networks (DNNs) are a key enabler of today's intelligent applications and services. cuDNN is the de-facto standard library of deep learning primitives, which makes it easy to develop sophisticated DNN models. However, cuDNN is a propriatary software from NVIDIA, and thus does not allow the user to customize the library based on her needs. Furthermore, it only targets NVIDIA GPUs and cannot support other hardware devices such as manycore CPUs and FPGAs. In this thesis we propose OpenDNN, an open-source, cuDNN-like DNN primitive library that can flexibly support multiple hardware devices. In particular, we demonstrate the portability and flexibility of OpenDNN by porting it to multiple popular DNN frameworks and hardware devices, including GPUs, CPUs, and FPGAs.심층 신경망은 오늘날의 지능형 어플리케이션과 서비스의 핵심 요소로 각광받고 있다. NVIDIA에서 개발한 cuDNN은 딥 러닝 프리미티브 라이브러리의 표준으로, 정교한 심층 신경망 모델을 쉽게 개발하도록 돕는다. 그러나, cuDNN은 NVIDIA의 특허 소프트웨어로 유저들이 자신들의 요구에 맞게 제작하는 것을 허용하지 않는다. 게다가 NVIDIA GPU만을 지원하기 때문에 멀티코어 CPU나 타 FPGA를 지원하지 않는다. 이 논문에서는 다양한 하드웨어 장치를 유연하게 지원하고, cuDNN과 유사한 인터페이스를 가진 딥 러닝 프리미티브 라이브러리인 OpenDNN을 소개한다. 특히, 다양한 심층 신경망 프레임워크와 CPU, GPU, 그리고 FPGA와 같은 하드웨어 장치들에 연동하여 OpenDNN의 이식성과 유연성을 입증한다.Abstract
Contents
List of Tables
List of Figures
Chapter 1 Introduction
Chapter 2 Background
2.1 Deep Neural Network
2.2 Heterogeneous Computer
Chapter 3 OpenDNN API
3.1 Overview
3.2 Context Manager
3.3 Descriptor Manager
3.4 Computation Functions
3.5 Summary
Chapter 4 Backend Devices
4.1 CPU
4.2 GPU
4.3 FPGA
Chapter 5 OpenDNN-enabled DNN Frameworks
5.1 Caffe
5.2 TensorFlow
5.3 DarkNet
Chapter 6 Evaluation
6.1 Programmable Effort
6.2 Performance
Chapter 7 Related Work
Chapter 8 Conclusion
Bibliography
국문초록
AcknowledgementsMaste
