뉴럴 네트워크의 디버깅 방법, 장치 및 시스템

    公开(公告)号:KR101928208B1

    公开(公告)日:2018-12-11

    申请号:KR1020170105625

    申请日:2017-08-21

    Abstract: 뉴럴 네트워크의 디버깅 방법, 장치 및 시스템이 개시된다. 일실시예에 따른 뉴럴 네트워크의 디버깅 장치는 클래스들에 각각 대응하는 출력 뉴런들을 포함하는 뉴럴 네트워크에 있어서, 클래스들 중 디버깅의 타겟이 되는 타겟 클래스를 식별하고, 타겟 클래스에 대응하는 데이터 객체들 중, 뉴럴 네트워크가 타겟 클래스를 잘못 예측한 제1 데이터 객체들을 식별하고, 클래스들 중 타겟 클래스와 다른 제2 클래스들에 대응하는 데이터 객체들 중, 뉴럴 네트워크가 제2 클래스들을 옳게 예측한 제2 데이터 객체들을 식별하고, 뉴럴 네트워크가 제1 데이터 객체들로부터 타겟 클래스를 옳게 예측하고, 제2 데이터 객체들로부터 제2 클래스들을 옳게 예측하는 것을 유지하도록, 타겟 클래스에 대응하는 타겟 출력 뉴런과 적어도 하나의 중간 뉴런 사이의 적어도 하나의 디버깅 시냅스를 생성할 수 있다.

    GPU를 이용한 큰 규모 그래프 처리 시스템 및 방법
    19.
    发明授权
    GPU를 이용한 큰 규모 그래프 처리 시스템 및 방법 有权
    使用GPUS处理大尺度图的系统和方法

    公开(公告)号:KR101620602B1

    公开(公告)日:2016-05-11

    申请号:KR1020140148566

    申请日:2014-10-29

    CPC classification number: G06T1/20 G06F17/10 G06T1/60 G06F9/505

    Abstract: 본발명은 GPU를이용하여큰 규모의그래프를처리하는시스템및 방법에관한것으로, 보다상세하게는스트리밍방법을이용하여 GPU의장치메모리보다큰 규모의그래프데이터를처리하는것이가능한시스템및 방법에관한것이다. 본발명의일면에따른 GPU를이용한큰 규모그래프처리시스템은그래프데이터를포함하는메인메모리와, 메인메모리로부터전송받은그래프데이터를처리하는복수개의 GPU의장치메모리와, 메인메모리및 GPU의장치메모리간의그래프데이터전송에있어서중첩루프조인방식으로그래프데이터전송을처리하는루프컨트롤러및 중첩루프조인방식에따라 GPU 스트림을이용하여그래프데이터에포함되는외부데이터를 GPU의장치메모리에청크복사시키고, 그래프데이터에포함되는내부데이터를상기 GPU의장치메모리에스트리밍복사시키는스트리밍컨트롤러를포함하는것을특징으로한다.

    Abstract translation: 本发明涉及使用图形处理单元(GPU)处理大规模图形的系统和方法。 更具体地,本发明涉及一种用于以流式传输方式处理大于GPU的设备存储器的容量的大规模图形数据的系统和方法。 根据本发明的一个方面,用于使用GPU处理大规模图形的系统包括:包括图形数据的主存储器; 包括图形数据的主存储器; 处理从主存储器接收的图形数据的多个GPU的设备存储器; 在GPU的主存储器和设备存储器之间的图形数据传输中处理嵌套循环连接方案中的图形数据传输的循环控制器; 以及流控制器,其使用GPU流根据嵌套的循环连接方案将图形数据中包括的外部数据复制到GPU的设备存储器中,并且将包括在图形数据中的内部数据流复制到设备存储器 的GPU。

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