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기계학습 알고리즘 기반 최적의 CPU 주파수 예측 장치

  • 기술번호 : KST2021008756
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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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 발명은 기계학습 알고리즘 기반 최적의 CPU 주파수 예측 장치에 관한 것이다. 본 발명의 일실시예에 관련된 기계학습 알고리즘 기반 최적의 CPU 주파수 예측 장치는 기계학습 알고리즘을 이용하여 서버 및 데이터 센터의 프로세서의 발열 문제를 해결하기 위한 최적의 CPU 주파수 예측 장치로서, 프로세서; 및 상기 프로세서에 연결되는 메모리를 포함하되, 상기 메모리는 CPU 각 코어의 온도, CPU 코어의 사용률, 메모리 사용률, CPU 사양 및 주변 온도 중 적어도 하나를 포함하는 환경 요인을 고려하여 학습된 최적 주파수 예측 모델을 생성하고, 학습이 완료된 최적 주파수 예측 모델에 현재의 CPU 각 코어의 온도, CPU 코어의 사용률, 메모리 사용률, CPU 사양 및 주변 온도 중 적어도 하나에 따른 입력 값을 결정하고, 현재 어플리케이션을 실행중인 서버가 상기 최적 주파수 예측 모델에서 출력하는 예측 CPU 최적 주파수에서 동작되도록, 상기 프로세서에 의해 실행 가능한 프로그램 명령어들을 저장하는 것을 특징으로 한다.
Int. CL G06F 1/08 (2006.01.01) G06N 20/00 (2019.01.01) G06F 11/30 (2006.01.01)
CPC G06F 1/08(2013.01) G06N 20/00(2013.01) G06F 11/3051(2013.01) G06F 11/3058(2013.01)
출원번호/일자 1020190170113 (2019.12.18)
출원인 고려대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2021-0078260 (2021.06.28) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2019.12.18)
심사청구항수 5

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 고려대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 성북구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 정성우 서울특별시 강남구
2 김선영 서울특별시 동대문구
3 최승훈 전라북도 정읍시

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 윤형근 대한민국 서울특별시 강남구 강남대로**길 ** (역삼동) 동림빌딩 *층(아이피즈국제특허법률사무소)
2 최관락 대한민국 서울특별시 강남구 강남대로**길 ** (역삼동) 동림빌딩 *층(아이피즈국제특허법률사무소)
3 송인호 대한민국 서울특별시 강남구 강남대로**길 ** (역삼동) 동림빌딩 *층(아이피즈국제특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2019.12.18 수리 (Accepted) 1-1-2019-1311895-24
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2020.08.12 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
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번호 청구항
1 1
기계학습 알고리즘을 이용하여 서버 및 데이터 센터의 프로세서의 발열 문제를 해결하기 위한 최적의 CPU 주파수 예측 장치로서, 프로세서; 및 상기 프로세서에 연결되는 메모리를 포함하되, 상기 프로세서, CPU 각 코어의 온도, CPU 코어의 사용률, 메모리 사용률, CPU 사양 및 주변 온도 중 적어도 하나를 포함하는 환경 요인을 고려하여 학습된 최적 주파수 예측 모델을 생성하고,학습이 완료된 최적 주파수 예측 모델에 현재의 CPU 각 코어의 온도, CPU 코어의 사용률, 메모리 사용률, CPU 사양 및 주변 온도 중 적어도 하나에 따른 입력 값을 결정하고, 상기 메모리는 현재 어플리케이션을 실행중인 서버가 상기 최적 주파수 예측 모델에서 출력하는 예측 CPU 최적 주파수에서 동작되도록, 상기 프로세서에 의해 실행 가능한 프로그램 명령어들을 저장하는 최적의 CPU 주파수 예측 장치
2 2
제1항에 있어서, 상기 결정된 입력 값은 숫자 값인 것을 특징으로 하는 최적의 CPU 주파수 예측 장치
3 3
제2항에 있어서, 상기 CPU 코어 사용률에 따라 0~1 사이의 값이 상기 CPU 코어의 사용률에 대응되는 입력 값으로 입력되는 것을 특징으로 하는 최적의 CPU 주파수 예측 장치
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제2항에 있어서, 상기 메모리 사용률에 상응하는 입력 값은 LLC(Last Level Cache) MPKI(Miss Per Kilo Instruction)가 고려된 값인 것을 특징으로 하는 최적의 CPU 주파수 예측 장치
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제2항에 있어서, 입력 값의 수가 어플리케이션마다 동일해질 수 있도록 샘플링(Sampling)하여 상기 최적 주파수 예측 모델의 입력 값으로 구성하는 최적의 CPU 주파수 예측 장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 고려대학교 차세대정보·컴퓨팅기술개발(R＆D) 단일 서버에서 에너지/발열 최적 시스템 SW 개발