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Nimble: Parallel GPU Task Scheduling for DL - NIPS 논문 리뷰최신 기술동향/인공지능 (AI) 2021. 11. 13. 19:46
최근 AI 연구의 대부분을 차지하고 있는 Deep Learning (DL)은 기본적으로 정확도와 연산량이 Trade-off를 갖기 때문에, GPU 등 병렬처리가 가능한 Hardware를 사용할 때, 진가를 발휘한다. 요즘은 CUDA 같은 GPU 병렬처리 라이브러리와 이를 이용한 Tensorflow-GPU 버전이 사용하기 쉽게 되어 있어서, GPU를 직접 Contorl하지 않아도, GPU를 이용해서 Deep Learning 알고리즘을 돌릴 수 있다. 하지만, DL이 이용되는 시스템을 설계함에 있어서, 알고리즘이 돌아가는 GPU에서 어떤 스케쥴링과 동작이 이루어지는지를 알아보는 것도 중요하다는 생각을 했다. GPU 스케쥴링에 대한 논문은 많지만, 그 중 첫 번째로, 작년 NIPS에서 발표된 DL을 위한 Pa..
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Terahertz MAC Protocol Survey 논문 리뷰5G & 6G 통신 기반 기술 2020. 10. 2. 11:09
얼마 전 (2020년 6월)에 완성된 5G Release 16을 이어서, Release 17에 대한 논의가 시작되고 있다. 동시에, 6G Vision에 대한 논의가 시작되었고, ITU, 3GPP 등의 표준화 단체에서 2030년 표준화를 목표로 계획이 수립되고 있다. [1] 논문에 6G의 기술 후보부터 Timeline도 잘 정리되어 있다. 기회가 된다면 이 논문도 리뷰할 예정이다. 논의는 시작했지만, 6G에 대해서는 Waveform을 비롯해 정해진 Protocol들이 거의 없다. 정해진 부분들이 적기 때문에, 특정 기술을 대상으로 Parameter를 최적화하는 논문은 거의 없고, 극복해야할 점들과 이를 위한 기술 후보군을 언급하는 Survey가 많다. 이 논문은 대부분의 6G 관련 문서 및 발표에서 필요하..
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DRL Resource Scheduling in 5G MAC (논문 리뷰)5G & 6G 통신 기반 기술 2020. 9. 13. 16:38
이 논문은 5G MAC Layer의 Resource Scheduling에 DRL을 적용하는 방법에 대해 다루고 있다. 최근 Network System이 복잡해지면서 기존의 최적화 방식이나 스케쥴링 기법으로는 이를 감당하기 힘들다. 이 논문의 Learn to Schedule (LEASCH) 알고리즘은 주어진 Resource Block Group (RBG) 하나를 할당해줄 UE를 고른다. 제목: Learn to Schedule (LEASCH): A Deep reinforcement learning approach for radio resource scheduling in the 5G MAC layer. [1] 저널명 : IEEE ACCESS 출판년도 : June, 2020 저자 : F. AL-Tam, N. ..
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AI-Enabled Cellular Network 논문 리뷰 (5G/6G)5G & 6G 통신 기반 기술 2020. 8. 14. 11:50
이번에 리뷰할 논문은 Beyond 5G, 6G에 AI가 어떻게 쓰일 수 있을지에 대해 다룬다. 기존의 최적화 알고리즘과 다르게, 왜 AI가 사용되어야 하는지, 어떤 기술에 적용되고 있고, 연구가 진행될 분야가 무엇인지에 대해 다루고 있다. Samsung Research America의 연구진이 출판한 논문이다. 제목: Artificial Intelligence-Enabled Cellular Networks: A Critical Path to Beyond-5G and 6G [1] 저널명 : IEEE Wireless Communications 출판년도 : April, 2020 저자 : Rubayet Shafin, Lingjia Liu, Vikram Chandrasekhar, Hao Chen, Jeffrey ..