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서브 분산 행렬집합 생성부, 예측 모델 생성부, 행렬 연산성능 예측부 및 행렬 연산 수행부를 포함하는 클라우드 기반의 인공지능 연산 서비스 장치에서 수행되는 방법에 있어서,(a) 상기 서브 분산 행렬집합 생성부에 의해, 수퍼 분산 행렬집합에 대한 프로파일링을 수행하여 서브 분산 행렬집합을 생성하는 단계;(b) 상기 예측 모델 생성부에 의해, 상기 서브 분산 행렬집합에 대해 분산 행렬 특성을 적용하여 분산 행렬 연산 예측 모델을 생성하는 단계;(c) 상기 행렬 연산성능 예측부에 의해, 상기 분산 행렬 연산 예측 모델을 통해 적어도 하나의 가용 클라우드 서버 각각에 대하여 상기 수퍼 분산 행렬집합에 대한 행렬 연산성능을 예측하는 단계; 및(d) 상기 행렬 연산 수행부에 의해, 특정 기준에 따라 상기 적어도 하나의 가용 클라우드 서버 중 하나를 결정하여 상기 수퍼 분산 행렬집합에 대한 분산 행렬 연산을 수행하는 단계를 포함하는 클라우드 기반의 인공지능 연산 서비스 방법
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제1항에 있어서, 상기 (b) 단계는적어도 행렬 연산 횟수, 결과 행렬 크기 및 좌우측 행렬 크기들의 합계를 상기 분산 행렬 특성으로 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 수행 가능한 클라우드 기반의 인공지능 연산 서비스 방법
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제1항에 있어서, 상기 (b) 단계는상기 분산 행렬 특성에 따라 상기 서브 분산 행렬 집합에 있는 분산 행렬에 관해 행렬 특성 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 수행 가능한 클라우드 기반의 인공지능 연산 서비스 방법
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제3항에 있어서, 상기 (b) 단계는상기 행렬 특성 데이터에 관해 복수의 제1 러너들(first learners)을 결합하여 제2 러너(second learner)를 생성하는 앙상블 러닝(ensemble learning)을 수행하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 수행 가능한 클라우드 기반의 인공지능 연산 서비스 방법
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제4항에 있어서, 상기 (b) 단계는 그라디언트 부스팅 리그레서(Gradient Boosting Regressor)기반의 앙상블 러닝을 통해 상기 복수의 제1 러너들을 상기 제2 러너로 결합하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 수행 가능한 클라우드 기반의 인공지능 연산 서비스 방법
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제4항에 있어서, 상기 (b) 단계는상기 제2 러너에 관한 베이지안 최적화를 통해 하이퍼 파라미터 검색을 수행하여 상기 분산 행렬 연산 예측 모델을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 수행 가능한 클라우드 기반의 인공지능 연산 서비스 방법
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제1항에 있어서,상기 수퍼 분산 행렬집합에 대해 행렬 연산성능을 기초로 가용 클라우드 서버를 추천하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 수행 가능한 클라우드 기반의 인공지능 연산 서비스 방법
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수퍼 분산 행렬집합에 대한 프로파일링을 수행하여 서브 분산 행렬집합을 생성하는 서브 분산 행렬집합 생성부;상기 서브 분산 행렬집합에 대해 분산 행렬 특성을 적용하여 분산 행렬 연산 예측 모델을 생성하는 예측 모델 생성부;상기 분산 행렬 연산 예측 모델을 통해 적어도 하나의 가용 클라우드 서버 각각에 대하여 상기 수퍼 분산 행렬집합에 대한 행렬 연산성능을 예측하는 행렬 연산성능 예측부; 및특정 기준에 따라 상기 적어도 하나의 가용 클라우드 서버 중 하나를 결정하여 상기 수퍼 분산 행렬집합에 대한 분산 행렬 연산을 수행하는 행렬 연산 수행부를 포함하는 클라우드 기반의 인공지능 연산 서비스 장치
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