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기계학습 추론 작업을 위한 다중 GPU 환경 기반 시공간분할 스케줄링 SW

  • 기술번호 : KST2023010320
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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 기계학습 추론 작업을 위한 다중 GPU 환경 기반 시공간분할 스케줄링 방법 및 시스템이 제시된다. 본 발명에서 제안하는 기계학습 추론 작업을 위한 다중 GPU 환경 기반 시공간분할 스케줄링 시스템은 수신 요청률 모니터링 및 오프라인에서의 퍼포먼스 통계를 수집하는 성능 프로파일러를 이용하여 배치 크기 및 글릿(glet) 크기의 쌍에 대한 추론 지연을 포함하는 스케줄링을 결정하는 스케줄러 -상기 스케줄러는 미리 정해진 주기로 트리거되어 재스케줄링이 필요한지 여부를 판단하고, 최적의 자원 양을 가진 가상 GPU인 글릿의 크기 및 글릿에 대한 모델 할당을 결정함- 및 상기 스케줄러가 결정한 스케줄링에 기초하여 다음 추론 요청을 처리하도록 GPU 상의 글릿을 준비하는 동적 파티션 재구성부를 포함한다.
Int. CL G06F 9/50 (2018.01.01) G06F 9/48 (2018.01.01) G06F 9/455 (2018.01.01) G06N 5/04 (2023.01.01)
CPC G06F 9/5038(2013.01) G06F 9/4881(2013.01) G06F 9/5077(2013.01) G06F 9/5044(2013.01) G06F 9/4837(2013.01) G06F 9/45558(2013.01) G06N 5/04(2013.01) G06F 2009/45562(2013.01) G06F 2009/4557(2013.01) G06F 2009/45591(2013.01)
출원번호/일자 1020220055977 (2022.05.06)
출원인 한국과학기술원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2023-0156510 (2023.11.14) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2022.05.06)
심사청구항수 10

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 허재혁 대전광역시 유성구
2 최승범 대전광역시 유성구
3 이선호 대전광역시 유성구
4 김연재 대전광역시 유성구
5 권영진 대전광역시 유성구
6 박종세 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 양성보 대한민국 서울특별시 강남구 선릉로***길 ** (논현동) 삼성빌딩 *층(피앤티특허법률사무소)

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
2022.05.06 수리 (Accepted) 1-1-2022-0483367-32
2 특허고객번호 정보변경(경정)신고서·정정신고서
2023.01.31 수리 (Accepted) 4-1-2023-5023571-05
3 특허고객번호 정보변경(경정)신고서·정정신고서
2023.05.04 수리 (Accepted) 4-1-2023-5110236-33
4 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2023.07.18 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
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번호 청구항
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수신 요청률 모니터링 및 오프라인에서의 퍼포먼스 통계를 수집하는 성능 프로파일러를 이용하여 배치 크기 및 글릿(glet) 크기의 쌍에 대한 추론 지연을 포함하는 스케줄링을 결정하는 스케줄러 -상기 스케줄러는 미리 정해진 주기로 트리거되어 재스케줄링이 필요한지 여부를 판단하고, 최적의 자원 양을 가진 가상 GPU인 글릿의 크기 및 글릿에 대한 모델 할당을 결정함-; 및상기 스케줄러가 결정한 스케줄링에 기초하여 다음 추론 요청을 처리하도록 GPU 상의 글릿을 준비하는 동적 파티션 재구성부 를 포함하는 다중 GPU 환경 기반 시공간분할 스케줄링 시스템
2 2
제1항에 있어서, 상기 스케줄러는, 상기 글릿에 대한 모델 할당을 위해 각 모델에 대하여 파티션 크기에서의 배치의 프로파일 실행 지연, 간섭 함수, 모델별 서비스 레벨 목표(Service Level Objectives; SLO)를 입력 받고, 상기 미리 정해진 주기마다 추론을 실행하는 모델의 수신 요청률을 확인하며, 재스케줄링이 필요한 경우 상기 스케줄러는 상기 입력을 사용하여 탄력적 분할을 수행하는 다중 GPU 환경 기반 시공간분할 스케줄링 시스템
3 3
제1항에 있어서, 상기 스케줄러는, 시스템의 처리량을 최대화 하기 위해 배치, GPU 분할, 시간 공유의 3차원 상에 구축된 검색 공간의 스위트 스폿(sweet spot)에 위치한 최적의 스케줄링을 결정하는 다중 GPU 환경 기반 시공간분할 스케줄링 시스템
4 4
제1항에 있어서, 상기 스케줄러는, 가장 비용 효율이 높은 글릿 크기 및 서비스 레벨 목표 위반을 회피하는 비율을 제공하는 데 필요한 최소 글릿 크기 중 가장 작은 크기의 글릿을 선택하고, 미리 정해진 수신율을 만족시킬 때까지, 또는 시스템에 더 이상 글릿이 남지 않을 때까지 적어도 하나 이상의 글릿을 할당하고, 할당된 글릿의 시간적 스케줄링을 수행하는 다중 GPU 환경 기반 시공간분할 스케줄링 시스템
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스케줄러가 구성 가능한 GPU 자원을 사용하여 최적의 자원 양을 가진 가상 GPU인 글릿(glet)을 생성하는 단계; 스케줄러가 수신 요청률 모니터링 및 오프라인에서의 퍼포먼스 통계를 수집하는 성능 프로파일러를 이용하여 배치 크기 및 글릿(glet) 크기의 쌍에 대한 추론 지연을 포함하는 스케줄링을 결정하는 단계; 스케줄러가 미리 정해진 주기로 트리거되어 재스케줄링이 필요한지 여부를 판단하고, 상기 글릿의 크기 및 글릿에 대한 모델 할당을 결정하는 단계; 및동적 파티션 재구성부를 통해 상기 스케줄러가 결정한 스케줄링에 기초하여 다음 추론 요청을 처리하도록 GPU 상의 글릿을 준비하는 단계를 포함하는 다중 GPU 환경 기반 시공간분할 스케줄링 방법
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제1항에 있어서, 상기 스케줄러가 수신 요청률 모니터링 및 오프라인에서의 퍼포먼스 통계를 수집하는 성능 프로파일러를 이용하여 배치 크기 및 글릿(glet) 크기의 쌍에 대한 추론 지연을 포함하는 스케줄링을 결정하는 단계는, 상기 글릿에 대한 모델 할당을 위해 각 모델에 대하여 파티션 크기에서의 배치의 프로파일 실행 지연, 간섭 함수, 모델별 서비스 레벨 목표(Service Level Objectives; SLO)를 입력 받고, 상기 미리 정해진 주기마다 추론을 실행하는 모델의 수신 요청률을 확인하는 다중 GPU 환경 기반 시공간분할 스케줄링 방법
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제6항에 있어서, 상기 스케줄러가 미리 정해진 주기로 트리거되어 재스케줄링이 필요한지 여부를 판단하고, 상기 글릿의 크기 및 글릿에 대한 모델 할당을 결정하는 단계는, 재스케줄링이 필요한 경우 상기 스케줄러는 상기 입력을 사용하여 탄력적 분할을 수행하는 다중 GPU 환경 기반 시공간분할 스케줄링 방법
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제6항에 있어서, 상기 스케줄러가 미리 정해진 주기로 트리거되어 재스케줄링이 필요한지 여부를 판단하고, 상기 글릿의 크기 및 글릿에 대한 모델 할당을 결정하는 단계는, 시스템의 처리량을 최대화 하기 위해 배치, GPU 분할, 시간 공유의 3차원 상에 구축된 검색 공간의 스위트 스폿(sweet spot)에 위치한 최적의 스케줄링을 결정하는 다중 GPU 환경 기반 시공간분할 스케줄링 방법
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제5항에 있어서, 상기 스케줄러가 미리 정해진 주기로 트리거되어 재스케줄링이 필요한지 여부를 판단하고, 상기 글릿의 크기 및 글릿에 대한 모델 할당을 결정하는 단계는, 가장 비용 효율이 높은 글릿 크기 및 서비스 레벨 목표 위반을 회피하는 비율을 제공하는 데 필요한 최소 글릿 크기 중 가장 작은 크기의 글릿을 선택하고, 미리 정해진 수신율을 만족시킬 때까지, 또는 시스템에 더 이상 글릿이 남지 않을 때까지 적어도 하나 이상의 글릿을 할당하고, 할당된 글릿의 시간적 스케줄링을 수행하는 다중 GPU 환경 기반 시공간분할 스케줄링 방법
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다중 GPU 환경 기반 시공간분할 스케줄링 시스템에 의해 다중 GPU 환경 기반 시공간분할 스케줄링 방법을 실행시키기 위해 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체에 저장된 프로그램에 있어서,스케줄러가 구성 가능한 GPU 자원을 사용하여 최적의 자원 양을 가진 가상 GPU인 글릿(glet)을 생성하는 단계; 스케줄러가 수신 요청률 모니터링 및 오프라인에서의 퍼포먼스 통계를 수집하는 성능 프로파일러를 이용하여 배치 크기 및 글릿(glet) 크기의 쌍에 대한 추론 지연을 포함하는 스케줄링을 결정하는 단계; 스케줄러가 미리 정해진 주기로 트리거되어 재스케줄링이 필요한지 여부를 판단하고, 상기 글릿의 크기 및 글릿에 대한 모델 할당을 결정하는 단계; 및동적 파티션 재구성부를 통해 상기 스케줄러가 결정한 스케줄링에 기초하여 다음 추론 요청을 처리하도록 GPU 상의 글릿을 준비하는 단계를 포함하는 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체에 저장된 프로그램
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 한국과학기술원 정보통신.방송 기술개발사업 (N01220166)(통합EZ)(SW 스타랩) 신뢰할 수 있는 서비스 중심의 클라우드 소프트웨어 연구(2022년도)
2 과학기술정보통신부 울산과학기술원 정보통신방송혁신인재양성 하이퍼컴포저블 데이터센터를 위한 차세대 컴퓨팅 기술 개발