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딥러닝 모델을 이용하여 연산을 수행하는 전자 장치에 있어서,입력 데이터가 수신되면 딥러닝 모델을 이용하여 상기 입력 데이터에 대한 연산을 수행하고, 상기 입력 데이터에 대한 연산이 수행될 때 상기 딥러닝 모델에 포함된 복수의 레이어들 중 적어도 하나의 레이어에 미리 할당된 마일스톤 식별자를 식별하는 레이어 관리부;상기 마일스톤 식별자가 식별되는 것에 응답하여, 상기 입력 데이터에 대한 연산이 시작된 후 상기 마일스톤 식별자가 식별된 시점까지의 소요 시간을 측정하여 저장하고, 상기 저장된 소요 시간 및 미리 설정된 목표 시간을 이용하여 지연 값을 획득하는 성능 확인부;상기 획득된 지연 값이 미리 설정된 값을 기준으로 하여 임계 범위 내에 있는지 여부를 판단하고, 상기 판단 결과에 기초하여 적어도 하나의 프로세서의 성능을 조정하기 위한 제어 명령을 생성하는 지연 제어부;상기 생성된 제어 명령에 따라, 상기 전자 장치 내 적어도 하나의 프로세서의 주파수를 변경하는 리소스 관리부; 및상기 주파수가 변경된 적어도 하나의 프로세서를 통해 상기 입력 데이터에 대한 연산이 속행될 때 종료 식별자가 식별되는 것에 응답하여, 상기 수신된 입력 데이터와 대응되는 출력 데이터로서 상기 종료 식별자가 식별된 시점까지 연산된 데이터를 제공하는 입출력부를 포함하는, 딥러닝 모델을 이용하여 연산을 수행하는 전자 장치
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제 1 항에 있어서,상기 레이어 관리부는,상기 복수의 레이어들 중 상기 입력 데이터에 대한 연산을 수행하는데 이용되는 제 1 복수의 레이어들을 선택하고, 상기 선택된 제 1 복수의 레이어들 각각의 타입을 식별하고, 상기 식별된 제 1 복수의 레이어들 각각의 타입과 대응되는 연산 공식을 이용하여 상기 입력 데이터에 대한 연산을 수행하는 것을 특징으로 하는, 딥러닝 모델을 이용하여 연산을 수행하는 전자 장치
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제 1 항에 있어서,미리 설정된 QoS(quality of service) 데이터를 확인하고, 상기 확인된 QoS 데이터에 기초하여 상기 딥러닝 모델에 대한 압축을 수행하는 모델 압축부; 및상기 압축이 수행된 딥러닝 모델에 대한 프로파일링을 수행하여 상기 압축이 수행된 딥러닝 모델 내 상기 복수의 레이어들 각각에 대한 동작 시간을 측정하고, 상기 측정된 동작 시간을 이용하여 상기 복수의 레이어들 중 미리 설정된 시간 간격마다 동작되는 하나 이상의 레이어들을 선택하고, 상기 선택된 하나 이상의 레이어들 각각에 마일스톤 식별자를 할당하는 마일스톤 식별자 할당부를 포함하는, 딥러닝 모델을 이용하여 연산을 수행하는 전자 장치
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제 1 항에 있어서,상기 성능 확인부는,상기 저장된 소요 시간의 상기 미리 설정된 목표 시간에 대한 비율을 상기 지연 값으로 획득하는 것을 특징으로 하는, 딥러닝 모델을 이용하여 연산을 수행하는 전자 장치
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제 4 항에 있어서,상기 지연 제어부는,상기 획득된 지연 값이 상기 미리 설정된 값인 1보다 작으면서 상기 임계 범위를 벗어난 것으로 판단되는 것에 응답하여, 상기 전자 장치 내 상기 적어도 하나의 프로세서의 성능을 하향 조정하도록 지시하는 제 1 제어 명령을 생성하고,상기 획득된 지연 값이 상기 미리 설정된 값인 1보다 크면서 상기 임계 범위를 벗어난 것으로 판단되는 것에 응답하여, 상기 전자 장치 내 상기 적어도 하나의 프로세서의 성능을 상향 조정하도록 지시하는 제 2 제어 명령을 생성하는 것을 특징으로 하는, 딥러닝 모델을 이용하여 연산을 수행하는 전자 장치
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제 5 항에 있어서,상기 지연 제어부는, 상기 획득된 지연 값이 상기 임계 범위를 벗어난 정도(degree)를 측정하고, 상기 측정된 정도에 기초하여 상기 적어도 하나의 프로세서의 성능이 하향 조정 또는 상향 조정되는 값을 결정하고, 상기 결정된 값에 따라 상기 제 1 제어 명령 또는 상기 제 2 제어 명령을 생성하는 것을 특징으로 하는, 딥러닝 모델을 이용하여 연산을 수행하는 전자 장치
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딥러닝 모델을 이용하여 연산을 수행하는 전자 장치를 제어하는 방법에 있어서,입력 데이터가 수신되면 딥러닝 모델을 이용하여 상기 입력 데이터에 대한 연산을 수행하는 단계;상기 입력 데이터에 대한 연산이 수행될 때 상기 딥러닝 모델에 포함된 복수의 레이어들 중 적어도 하나의 레이어에 미리 할당된 마일스톤 식별자를 식별하는 단계;상기 마일스톤 식별자가 식별되는 것에 응답하여, 상기 입력 데이터에 대한 연산이 시작된 후 상기 마일스톤 식별자가 식별된 시점까지의 소요 시간을 측정하여 저장하는 단계;상기 저장된 소요 시간 및 미리 설정된 목표 시간을 이용하여 지연 값을 획득하는 단계;상기 획득된 지연 값이 미리 설정된 값을 기준으로 하여 임계 범위 내에 있는지 여부를 판단하는 단계;상기 판단 결과에 기초하여 적어도 하나의 프로세서의 성능을 조정하기 위한 제어 명령을 생성하는 단계;상기 생성된 제어 명령에 따라, 상기 전자 장치 내 적어도 하나의 프로세서의 주파수를 변경하는 단계; 및상기 주파수가 변경된 적어도 하나의 프로세서를 통해 상기 입력 데이터에 대한 연산이 속행될 때 종료 식별자가 식별되는 것에 응답하여, 상기 입력 데이터와 대응되는 출력 데이터로서 상기 종료 식별자가 식별된 시점까지 연산된 데이터를 제공하는 단계를 포함하는, 딥러닝 모델을 이용하여 연산을 수행하는 전자 장치를 제어하는 방법
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제 7 항에 있어서,상기 입력 데이터에 대한 연산을 수행하는 단계는,상기 복수의 레이어들 중 상기 입력 데이터에 대한 연산을 수행하는데 이용되는 제 1 복수의 레이어들을 선택하는 단계;상기 선택된 제 1 복수의 레이어들 각각의 타입을 식별하는 단계; 및상기 식별된 제 1 복수의 레이어들 각각의 타입과 대응되는 연산 공식을 이용하여 상기 입력 데이터에 대한 연산을 수행하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 딥러닝 모델을 이용하여 연산을 수행하는 전자 장치를 제어하는 방법
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제 7 항에 있어서,상기 입력 데이터에 대한 연산을 수행하는 단계 이전에 수행되는 것으로서,미리 설정된 QoS(quality of service) 데이터를 확인하고, 상기 확인된 QoS 데이터에 기초하여 상기 딥러닝 모델에 대한 압축을 수행하는 단계;상기 압축이 수행된 딥러닝 모델에 대한 프로파일링을 수행하여 상기 압축이 수행된 딥러닝 모델 내 상기 복수의 레이어들 각각에 대한 동작 시간을 측정하는 단계;상기 측정된 동작 시간을 이용하여 상기 복수의 레이어들 중 미리 설정된 시간 간격마다 동작되는 하나 이상의 레이어들을 선택하는 단계; 및상기 선택된 하나 이상의 레이어들 각각에 마일스톤 식별자를 할당하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 딥러닝 모델을 이용하여 연산을 수행하는 전자 장치를 제어하는 방법
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제 7 항에 있어서,상기 지연 값을 획득하는 단계는,상기 저장된 소요 시간의 상기 미리 설정된 목표 시간에 대한 비율을 상기 지연 값으로 획득하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 딥러닝 모델을 이용하여 연산을 수행하는 전자 장치를 제어하는 방법
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제 10 항에 있어서,상기 제어 명령을 생성하는 단계는,상기 획득된 지연 값이 상기 미리 설정된 값인 1보다 작으면서 상기 임계 범위를 벗어난 것으로 판단되는 것에 응답하여, 상기 전자 장치 내 상기 적어도 하나의 프로세서의 성능을 하향 조정하도록 지시하는 제 1 제어 명령을 생성하는 단계; 및상기 획득된 지연 값이 상기 미리 설정된 값인 1보다 크면서 상기 임계 범위를 벗어난 것으로 판단되는 것에 응답하여, 상기 전자 장치 내 상기 적어도 하나의 프로세서의 성능을 상향 조정하도록 지시하는 제 2 제어 명령을 생성하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 딥러닝 모델을 이용하여 연산을 수행하는 전자 장치를 제어하는 방법
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삭제
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제 7 항 내지 제 11 항 중 어느 한 항의 방법을 컴퓨터로 하여금 수행하도록 하는 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능 기록 매체
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제 7 항 내지 제 11 항 중 어느 한 항의 방법을 컴퓨터와의 결합을 통해 실행시키기 위한 저장매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
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