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텐서를 메모리 노드들에 배치하는 방법 및 상기 방법을 수행하는 장치

  • 기술번호 : KST2022015668
  • 담당센터 : 부산기술혁신센터
  • 전화번호 : 051-606-6561
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 본 발명의 일 실시예에 따른 텐서를 메모리에 배치하는 방법은, 복수의 노드들을 포함하는 기계학습 모델을 입력받는 단계; 상기 복수의 노드들이 출력하는 복수의 텐서들 각각을 수신하는 노드들의 개수를 이용하여 상기 복수의 텐서들 각각의 접근 빈도(Hotness)를 결정하는 단계; 상기 복수의 텐서들 중에서 동일한 메모리 버퍼를 사용하는 하나 이상의 텐서를 결합하여 텐서 묶음을 생성하는 단계; 상기 텐서 묶음의 접근 빈도, 상기 텐서 묶음의 크기 및 상기 텐서 묶음의 배치 정책에 기초하여, 상기 텐서 묶음의 텐서 값 및 텐서 용량을 결정하는 단계; 및 상기 텐서 값 및 상기 텐서 용량에 기초하여, 상기 텐서 묶음을 복수의 메모리 노드들 중에서 어느 하나로 배치하는 단계를 포함할 수 있다.
Int. CL G06F 3/06 (2006.01.01) G06F 13/16 (2006.01.01)
CPC G06F 3/0631(2013.01) G06F 3/0604(2013.01) G06F 3/0611(2013.01) G06F 3/0656(2013.01) G06F 13/1673(2013.01) G06F 13/1678(2013.01) G06F 13/1694(2013.01) G06N 20/00(2013.01)
출원번호/일자 1020200106235 (2020.08.24)
출원인 울산과학기술원
등록번호/일자 10-2400971-0000 (2022.05.18)
공개번호/일자 10-2022-0025482 (2022.03.03) 문서열기
공고번호/일자 (20220523) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.08.24)
심사청구항수 22

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 울산과학기술원 대한민국 울산광역시 울주군

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 백웅기 울산광역시 울주군
2 한명균 울산광역시 울주군
3 현지훈 울산광역시 울주군
4 박성범 울산광역시 울주군

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 제일특허법인(유) 대한민국 서울특별시 서초구 마방로 ** (양재동, 동원F&B빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 울산과학기술원 울산광역시 울주군
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2020.08.24 수리 (Accepted) 1-1-2020-0886957-87
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2020.10.16 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2020.12.11 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2020-0197756-59
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2021.10.29 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2021-0854857-17
5 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
2021.12.08 수리 (Accepted) 1-1-2021-1421387-03
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2021.12.08 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2021-1421388-48
7 등록결정서
Decision to grant
2022.04.26 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2022-0313365-01
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번호 청구항
1 1
복수의 노드들을 포함하는 기계학습 모델을 입력받는 단계;상기 복수의 노드들이 출력하는 복수의 텐서들 각각을 수신하는 노드들의 개수를 이용하여 상기 복수의 텐서들 각각의 접근 빈도(Hotness)를 결정하는 단계;상기 복수의 텐서들 중에서 동일한 메모리 버퍼를 사용하는 하나 이상의 텐서를 결합하여 텐서 묶음을 생성하는 단계;상기 텐서 묶음의 접근 빈도, 상기 텐서 묶음의 크기 및 상기 텐서 묶음의 배치 정책에 기초하여, 상기 텐서 묶음의 텐서 값 및 텐서 용량을 결정하는 단계; 및상기 텐서 값 및 상기 텐서 용량에 기초하여, 상기 텐서 묶음을 복수의 메모리 노드들 중에서 어느 하나로 배치하는 단계를 포함하는텐서를 메모리에 배치하는 방법
2 2
제1 항에 있어서,상기 텐서 묶음을 복수의 메모리 노드들 중에서 어느 하나로 배치하는 단계는,상기 텐서 용량 대비 상기 텐서 값이 높은 순서대로 상기 텐서 묶음을 상기 복수의 메모리 노드들 중에서 고대역 메모리로 배치하는텐서를 메모리에 배치하는 방법
3 3
제1 항에 있어서,상기 텐서 묶음의 접근 빈도는 상기 텐서 묶음에 포함된 상기 하나 이상의 텐서의 접근 빈도를 더하여 결정되는텐서를 메모리에 배치하는 방법
4 4
제1 항에 있어서,상기 복수의 텐서들 각각의 실행 시간에 기초하여 상기 텐서 묶음의 수명(Lifetime)을 결정하는 단계를 더 포함하고,상기 텐서 묶음을 복수의 메모리 노드들 중에서 어느 하나로 배치하는 단계는,상기 텐서 묶음의 수명에 더 기초하여, 상기 텐서 묶음을 복수의 메모리 노드들 중에서 어느 하나로 배치하는텐서를 메모리에 배치하는 방법
5 5
제4 항에 있어서,상기 텐서 묶음의 수명은,상기 복수의 텐서들 각각을 출력하는 할당 시간(Allocation time)과 상기 복수의 텐서들 각각을 마지막으로 실행하는 할당해제 시간(Deallocation time)을 이용하여 결정되는텐서를 메모리에 배치하는 방법
6 6
제1 항에 있어서, 상기 텐서 묶음의 텐서 값 및 텐서 용량을 결정하는 단계는,상기 텐서 묶음의 배치 정책에 따라 결정된 상기 텐서 묶음의 대역폭을 이용하여, 상기 텐서 묶음의 텐서 값을 결정하는텐서를 메모리에 배치하는 방법
7 7
제1 항에 있어서, 상기 텐서 묶음의 텐서 값 및 텐서 용량을 결정하는 단계는,상기 텐서 묶음의 배치 정책에 따라 결정되는 상기 복수의 메모리 노드들 중에서 고대역 메모리에 배치되는 상기 텐서 묶음의 크기를 이용하여, 상기 텐서 묶음의 텐서 용량을 결정하는텐서를 메모리에 배치하는 방법
8 8
제1 항에 있어서,상기 텐서 묶음은 제1 슬라이스와 제2 슬라이스로 분할되고,상기 텐서 묶음을 복수의 메모리 노드들 중에서 어느 하나로 배치하는 단계는,상기 제1 슬라이스는 상기 복수의 메모리 노드들 중에서 고대역 메모리로 배치하고, 상기 제2 슬라이스는 상기 복수의 메모리 노드들 중에서 저대역 메모리로 배치하는텐서를 메모리에 배치하는 방법
9 9
제1 항에 있어서,상기 복수의 메모리 노드들 중에서 어느 하나로 기 배치된 텐서 묶음의 텐서 값을 재결정하는 단계; 및상기 재결정된 텐서 묶음의 텐서 값에 기초하여 상기 기 배치된 텐서 묶음을 상기 복수의 메모리 노드들 중에서 다른 하나로 이주시킬지 여부를 결정하는 단계를 더 포함하는텐서를 메모리에 배치하는 방법
10 10
제9 항에 있어서,상기 재결정된 텐서 묶음의 텐서 값 및 상기 기 배치된 텐서 묶음의 크기에 따라 텐서의 이주 비용과 이주 이득을 결정하는 단계; 및상기 텐서의 이주 비용과 이주 이득에 기초하여, 상기 기 배치된 텐서 묶음 전체를 상기 복수의 메모리 노드들 중에서 다른 하나로 이주시킬지 또는 상기 기 배치된 텐서 묶음에 포함된 슬라이스들 중에서 하나만 상기 복수의 메모리 노드들 중에서 다른 하나로 이주시킬지 여부를 결정하는 단계를 더 포함하는텐서를 메모리에 배치하는 방법
11 11
텐서를 메모리에 배치하는 텐서 배치 장치에 있어서,복수의 노드들을 포함하는 기계학습 모델을 입력받는 입출력기;복수의 메모리 노드들을 포함하는 메모리부; 및상기 입출력기 및 상기 메모리부를 제어하는 프로세서를 포함하고,상기 프로세서는,상기 복수의 노드들이 출력하는 복수의 텐서들을 수신하는 노드들의 개수를 이용하여 상기 복수의 텐서들 각각의 접근 빈도(Hotness)를 결정하고,상기 복수의 텐서들 중에서 동일한 메모리 버퍼를 사용하는 하나 이상의 텐서를 결합하여 텐서 묶음을 생성하고,상기 텐서 묶음의 접근 빈도, 상기 텐서 묶음의 크기 및 상기 텐서 묶음의 배치 정책에 기초하여, 상기 텐서 묶음의 텐서 값 및 텐서 용량을 결정하고,상기 텐서 값 및 상기 텐서 용량에 기초하여, 상기 텐서 묶음을 상기 복수의 메모리 노드들 중에서 어느 하나로 배치하는텐서 배치 장치
12 12
제11 항에 있어서,상기 프로세서는,상기 텐서 용량 대비 상기 텐서 값이 높은 순서대로 상기 텐서 묶음을 상기 복수의 메모리 노드들 중에서 고대역 메모리로 배치하는텐서 배치 장치
13 13
제11 항에 있어서, 상기 텐서 묶음의 접근 빈도는 상기 텐서 묶음에 포함된 상기 하나 이상의 텐서의 접근 빈도를 더하여 결정되는텐서 배치 장치
14 14
제11 항에 있어서,상기 프로세서는,상기 복수의 텐서들 각각의 실행 시간에 기초하여 상기 텐서 묶음의 수명(Lifetime)을 결정하고,상기 텐서 묶음의 수명에 더 기초하여, 상기 텐서 묶음을 복수의 메모리 노드들 중에서 어느 하나로 배치하는텐서 배치 장치
15 15
제14 항에 있어서,상기 텐서 묶음의 수명은,상기 복수의 텐서들 각각을 출력하는 할당 시간(Allocation time)과 상기 복수의 텐서들 각각을 마지막으로 실행하는 할당해제 시간(Deallocation time)을 이용하여 결정되는텐서 배치 장치
16 16
제11 항에 있어서,상기 프로세서는,상기 텐서 묶음의 배치 정책에 따라 결정된 상기 텐서 묶음의 대역폭을 이용하여, 상기 텐서 묶음의 텐서 값을 결정하는텐서 배치 장치
17 17
제11 항에 있어서,상기 프로세서는,상기 텐서 묶음의 배치 정책에 따라 결정되는 상기 복수의 메모리 노드들 중에서 고대역 메모리에 배치되는 상기 텐서 묶음의 크기를 이용하여, 상기 텐서 묶음의 텐서 용량을 결정하는텐서 배치 장치
18 18
제11 항에 있어서,상기 텐서 묶음은 제1 슬라이스와 제2 슬라이스로 분할되고,상기 프로세서는,상기 제1 슬라이스는 상기 복수의 메모리 노드들 중에서 고대역 메모리로 배치하고, 상기 제2 슬라이스는 상기 복수의 메모리 노드들 중에서 저대역 메모리로 배치하는텐서 배치 장치
19 19
제11 항에 있어서,상기 프로세서는,상기 텐서 묶음이 상기 복수의 메모리 노드들 중에서 어느 하나로 배치된 후 특정 시점에서의 상기 텐서 묶음의 텐서 값을 재결정하고,재결정된 상기 텐서 묶음의 텐서 값에 기초하여 상기 텐서 묶음을 상기 복수의 메모리 노드들 중에서 다른 하나로 이주시킬지 여부를 결정하는텐서 배치 장치
20 20
제19 항에 있어서,상기 프로세서는,재결정된 상기 텐서 묶음의 텐서 값 및 상기 텐서 묶음의 크기에 따라 텐서의 이주 비용과 이주 이득을 결정하고,상기 텐서의 이주 비용과 이주 이득에 기초하여, 상기 텐서 묶음 전체를 상기 복수의 메모리 노드들 중에서 다른 하나로 이주시킬지 또는 상기 텐서 묶음에 포함된 슬라이스들 중에서 하나만 상기 복수의 메모리 노드들 중에서 다른 하나로 이주시킬지 여부를 결정하는텐서 배치 장치
21 21
컴퓨터 프로그램을 저장하고 있는 컴퓨터 판독 가능 기록매체로서,상기 컴퓨터 프로그램은,제1 항 내지 제10 항 중 어느 한 항에 따른 방법을 프로세서가 수행하도록 하기 위한 명령어를 포함하는컴퓨터 판독 가능한 기록매체
22 22
컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장되어 있는 컴퓨터 프로그램으로서,상기 컴퓨터 프로그램은,제1 항 내지 제10 항 중 어느 한 항에 따른 방법을 프로세서가 수행하도록 하기 위한 명령어를 포함하는컴퓨터 프로그램
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 울산과학기술원 개인기초연구(과기정통부)(R&D) 대규모 확장 가능한 고성능, 고보안, QoS 보장 빅데이터 처리를 위한 시스템 소프트웨어 기법 연구 및 개발
2 과학기술정보통신부 한국전자통신연구원 SW컴퓨팅산업원천기술개발(R&D) 인공지능 시스템을 위한 뉴로모픽 컴퓨팅 SW 플랫폼 기술 개발
3 과학기술정보통신부 울산과학기술원 차세대정보·컴퓨팅기술개발(R&D) Peta Flops 스케일의 기계학습 프레임워크 개발