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Task Group 단위의 GPU 자원 관리 방법 및 장치

  • 기술번호 : KST2019027522
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 GPU 자원 관리 방법 및 장치가 개시된다. 일 실시예에 따른 GPU 자원 관리 방법은 GPU의 자원(resource)을 시간 단위로 예약하는 단계와, 상기 자원의 사용 시간을 측정하는 단계와, 상기 사용 시간에 기초하여 상기 자원을 스케줄링하는 단계를 포함한다.
Int. CL G06F 9/50 (2018.01.01) G06T 1/20 (2018.01.01)
CPC G06F 9/5027(2013.01) G06F 9/5027(2013.01)
출원번호/일자 1020170127651 (2017.09.29)
출원인 건국대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-1960609-0000 (2019.03.14)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20190715) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2017.09.29)
심사청구항수 13

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 건국대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 광진구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 박주광 서울특별시 강서구
2 임인구 서울특별시 광진구 광나루로길 *, 층 (군
3 김강일 서울특별시 광진구
4 진현욱 서울특별시 강남구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인 무한 대한민국 서울특별시 강남구 언주로 ***, *층(역삼동,화물재단빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 건국대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 광진구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2017.09.29 수리 (Accepted) 1-1-2017-0961412-16
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2018.06.11 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2018.08.06 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2018-0100601-93
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2018.08.14 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2018-0552552-09
5 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)
2018.10.04 수리 (Accepted) 1-1-2018-0980262-99
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2018.10.04 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2018-0980263-34
7 거절결정서
Decision to Refuse a Patent
2019.01.30 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0075400-02
8 [명세서등 보정]보정서(재심사)
Amendment to Description, etc(Reexamination)
2019.03.04 보정승인 (Acceptance of amendment) 1-1-2019-0221661-91
9 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)
2019.03.04 수리 (Accepted) 1-1-2019-0221660-45
10 등록결정서
Decision to Grant Registration
2019.03.11 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0180929-72
11 [명세서등 보정]보정서(심사관 직권보정)
2019.07.10 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2019-5018815-57
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
GPU 자원 관리 장치가 GPU의 자원(resource)을 시간 단위로 예약하는 단계;GPU 자원 관리 장치가 상기 자원의 사용 시간을 측정하는 단계; 및GPU 자원 관리 장치가 상기 사용 시간에 기초하여 상기 자원을 스케줄링하는 단계를 포함하고,상기 스케줄링하는 단계는,상기 사용 시간을 합산하는 단계; 및상기 GPU에 대한 예약 시간, 상기 GPU의 사용 가능 시간 및 상기 GPU의 이번 주기 전까지의 사용 시간에 기초하여 이번 주기에 커널을 실행할지 여부를 결정하는 단계를 포함하고,상기 결정하는 단계는,상기 GPU에 대한 예약 시간을 초과하여 사용한 오버런(overrun) 시간이 존재하는지 여부를 결정하는 단계;상기 오버런 시간과 상기 예약 시간을 제1 비교하는 단계;상기 이번 주기 전까지의 사용 시간 및 상기 사용 가능 시간을 제2 비교하는 단계;상기 오버런 시간과 상기 사용 가능 시간을 제3 비교하는 단계; 및상기 오버런 시간의 존재 여부, 상기 제1 비교 결과, 상기 제2 비교 결과 및 상기 제3 비교 결과에 기초하여 상기 사용 가능 시간 및 상기 오버런 시간을 업데이트 하고, 상기 커널의 실행 여부를 결정하는 단계중 적어도 하나를 포함하는 GPU 자원 관리 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 예약하는 단계는,상기 GPU의 자원 관리 주기 및 상기 자원 관리 주기당 상기 자원의 사용 가능 시간에 기초한 자원 활용률을 이용하여 상기 자원의 예약 여부를 결정하는 단계를 포함하는 GPU 자원 관리 방법
3 3
제2항에 있어서,상기 예약하는 단계는,복수의 사용자에 대하여 상기 자원 관리 주기, 상기 자원의 사용 가능 시간, 상기 자원의 총 사용 시간 및 상기 GPU에 대한 예약 시간을 초과하여 사용한 상기 오버런(overrun) 시간을 저장하는 단계를 더 포함하는 GPU 자원 관리 방법
4 4
제1항에 있어서,상기 측정하는 단계는,상기 GPU에 의해 실행되는 커널(kernel)의 시작과 끝에 상기 커널의 실행 시간을 측정하기 위한 이벤트를 삽입하는 단계; 및상기 이벤트를 이용하여 상기 실행 시간을 측정하는 단계를 포함하는 GPU 자원 관리 방법
5 5
삭제
6 6
삭제
7 7
제1항에 있어서,상기 스케줄링하는 단계는,상기 GPU의 자원 관리 주기마다 상기 자원을 스케줄링하는GPU 자원 관리 방법
8 8
제1항에 있어서,상기 측정하는 단계는,별도의 스레드(thread)를 이용하여 상기 사용 시간을 측정하는GPU 자원 관리 방법
9 9
GPU의 자원(resource)을 시간 단위로 예약하고, 상기 자원의 사용 시간을 측정하고, 상기 사용 시간에 기초하여 상기 자원을 스케줄링하는 컨트롤러를 포함하고,상기 컨트롤러는,상기 사용 시간에 기초하여 상기 자원을 스케줄링하는 스케줄러를 포함하고,상기 스케줄러는 상기 사용 시간을 합산하고,상기 GPU에 대한 예약 시간을 초과하여 사용한 오버런(overrun) 시간이 존재하는지 여부를 결정하는 오버런 판단기;상기 오버런 시간과 상기 예약 시간을 제1 비교하는 제1 비교기;상기 GPU의 이번 주기 전까지의 사용 시간 및 상기 GPU의 사용 가능 시간을 제2 비교하는 제2 비교기;상기 오버런 시간과 상기 사용 가능 시간을 제3 비교하는 제3 비교기; 및상기 오버런 시간의 존재 여부, 상기 제1 비교 결과, 상기 제2 비교 결과 및 상기 제3 비교 결과에 기초하여 상기 사용 가능 시간 및 상기 오버런 시간을 업데이트 하고, 커널의 실행 여부를 결정하는 결정기;중 적어도 하나를 포함하는 GPU 자원 관리 장치
10 10
제9항에 있어서,상기 컨트롤러는,상기 GPU의 자원(resource)을 시간 단위로 예약하는 자원 예약기; 및상기 자원의 사용 시간을 측정하는 사용 시간 측정기를 더 포함하는 GPU 자원 관리 장치
11 11
제10항에 있어서,상기 자원 예약기는,상기 GPU의 자원 관리 주기 및 상기 자원 관리 주기당 상기 자원의 사용 가능 시간에 기초한 자원 활용률을 이용하여 상기 자원의 예약 여부를 결정하는GPU 자원 관리 장치
12 12
제11항에 있어서,상기 자원 예약기는,복수의 사용자에 대하여 상기 자원 관리 주기, 상기 자원의 사용 가능 시간, 상기 자원의 총 사용 시간 및 상기 GPU에 대한 예약 시간을 초과하여 사용한 상기 오버런(overrun) 시간을 저장하는GPU 자원 관리 장치
13 13
제10항에 있어서,상기 사용 시간 측정기는,상기 GPU에 의해 실행되는 커널(kernel)의 시작과 끝에 상기 커널의 실행 시간을 측정하기 위한 이벤트를 삽입하고, 상기 이벤트를 이용하여 상기 실행 시간을 측정하는GPU 자원 관리 장치
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삭제
15 15
삭제
16 16
제9항에 있어서,상기 스케줄러는,상기 GPU의 자원 관리 주기마다 상기 자원을 스케줄링하는GPU 자원 관리 장치
17 17
제10항에 있어서,상기 사용 시간 측정기는,별도의 스레드(thread)를 이용하여 상기 사용 시간을 측정하는GPU 자원 관리 장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 건국대학교 산학협력단 대학ICT연구센터육성지원사업 지능정보서비스를 위한 고성능 하이브리드 클라우드 컴퓨팅 기술 개발 및 인력양성