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이 논문에서는 AMD Xilinx FPGA AI고객 플랫폼을 이용한 엣지 컴퓨팅 시스템과 고급 운전보조 시스템 (ADAS)관련 기술에 대해서 설명한다. AMD Xilinx FPGA AI 고객 플랫폼을 이용한 엣지 컴퓨팅 시스템은 고급 운전자 보조 시스템(ADAS)에 매우 유용한 기술이다. 이 시스템은 도로 상태를 실시간으로 분석하고, 특히 포장결함 탐지와 같은 작업을 수행하는데 최적화 되어 있다. FPGA는 하드웨어에서 직접 AI모델을 실행할 수 있어 높은 성능과 저지연 처리능력을 제공한다. ADAS는 다양한 센서와 비디오처리를 통해 운전자의 안전을 지원하는 시스템으로, 이 플랫폼은 AI처리 성능과 효율성을 극대화하여 실시간 분석과 결정을 내리는 데 도움을 준다.  실시간 데이터 처리:FPGA 기반 AI..

이 논문에서는 모델최적화 기법에 대해서 설명한다. 모델 최적화는 임베디드 시스템에서 인공지능(AI)모델의 효율성을 향상시키기 위해 중요한 기술이다. 특히 리소스가 제한적인 환겨에서 AI모델을 원활하게 실행하려면 모델 크기와 계산 복잡도를 줄이는 것이 중요하다.  네트워크 가지치기(Network Pruning):네트워크 가지치기는 모델에서 중요하지 않거나 불필요한 파라미터를 제거하여 모델의 크기를 줄이는 기법이다. 이를 통해 연산 복잡도를 낮추고 메모리 사용량을 최적화할 수 있다. 가지치기는 특히 딥러닝 모델의 불필요한 연결을 제거해서 성능 저하를 최소화하면서 계산지우너을 절약할 수 있게 한다. 저정밀도 양자화(Low Precision Quantization)-:양자화는 모델의 파라미터를 저정밀도(ex.8..

이 논문은 DNN(심층 신경망)모델의 실시간 추론을 위해 임베디드 장치에서 최적화하는 여러가지 방법들에 대한것이다. 모델 경량화(Model Compression):DNN 모델을 임베디드 장치에 적합하도록 경량화하는 기술이 필요하다. 이를 위해 가중피 프루닝(pruning), 양자화(quantization), 지식 증류(knowledge distillation)등을 사용해서 모델 크기를 줄일 수 있다.이러한 기법들은 모델의 성능을 유지하면서 계산 자원과 메모리 사용을 최적화 한다. 하드웨어 가속(Hardware Acceleration):임베디드 시스템에서의 DNN추론 속도를 높이기 위해, FPGA나 ASIC과 같은 하드웨어 가속기를 활용할 수 있다. 이는 병렬처리를 활용하여 실시간 추론 성능을 극대화 하는..

이 논문에서는 자율주행차 어플리케이션에서 임베디드 시스템을 통해 구현된 합성곱 신경망(CNN)의 비교분석을 다룬다. 임베디드 시스템의 역할:자율주행차에서는 실시간으로 대량의 데이터를 처리해야 하므로, CNN을 통해 인식 및 처리 작업을 빠르고 효율적으로 수행해야 한다.이를 위해 GPU, FPGA, 특수 목적의 AI하드웨어 등이 자주 사용된다.이들 임베디드 시스템은 CNN모델을 실행하는데 필요한 연산속도와 에너지 효율성을 제공해야한다. 에너지 효율성 및 성능 비교:각기 다른 임베디드 시스템은 CNN모델을 실행할 때 성능과 에너지 소비에서 차이를 보인다.예를들어, FPGA는 높은 처리속도와 낮은 전력소모를 자랑하는 반면, GPU는 더 높은 처리성능을 제공하지만 상대적으로 많은 전력을 소모한다.이러한 특성을 ..

approximate edge AI for energy efficient autonomous driving services에 대한 survey를 다룬 논문이다. "Approximate Edfe AI"를 활용한 에너지 효율적인 자율주행 서비스에 관한 설문을 다루는데,이설문은 최신의 근사적 엣지 AI프레임워크와 공공데이터셋을 검토하며, 자율주행 시스템에서의 에너지 효율성을 높이는데 필요한 다양한 기술들을소개한다.특히, 이 연구에서는 저전력 및 메모리 제한 시스템에서 자율주행 서비스 개발을 지원하는데 중점을 두고 있다. 근사적 엣지 AI:이 기술은 자율주행 차량의 실시간 데이터 처리를 향상시키고, 에너비 소비를 최소화하는 데 중요한 역할을 한다. 에너지 효율성:자율 주행 시스템이 계속 발전함에 따라, 이러한 ..

Deep-learning-based embedded ADAS 시스템은 뭘까?Deep-learning-based embedded ADAS(Advanced Driver Assistance System) 시스템은 자율주행 및 운전 보조 기능을 향상 시키기 위해 컴퓨터 비전 기술과 딥러닝 모델을 활용하는 시스템이다.이 시스템은 다양한 센서 데이터를 처리하고, 도로표지만, 보행자, 차선, 객체 등을 인식해서 운전자의 안전을 도와주는 여러 기능을 제공한다. 딥러닝을 통한 객체 탐지 및 차선 인식:딥러닝 모델을 이용해 차량 주변의 객체를 정확하게 감지하고 차선 변화를 인식하는 기술이 핵심이다. 이를 통해 차량은 도로의 구조를 이해하고, 보행자나 다른 차량을 식별 할 수 있다. 엣지 컴퓨팅을 활용한 실시간 처리:Emb..

EASE-E:  Edge-AI 기반 자율주행(ADAS/AD) 에너지 효율 시스템은 뭘까?EASE-E 시스템은 자율주행 차량에서 에너지 효율을 향상시키기 위해 Edge-AI기술을 활용하는 방법을 제시한다.이 연구는 EASE-E시스템이 고속도로에서 에너지 효율성을 32.8%, 도시환경에서는 10.8% 개선한다고 설명한다.이를 통해 자율주행 차량의 에너비 소비를 최적화하여더 긴 주행거리와 더 나은 배터리 효율성을 기대할수 있다고한다. Edge-AI 활용:이 시스템은 차량 내에서 발생하는 데이터를 실시간으로 처리해서, 클라우드로의 전송을 최소화하고 지연시간을 줄이며 에너지 소비를 절감한다. 에너지 효율성 향상:고속도로와 도시환경에서 각각 32.8%와 10.8%의 에너지 효율성 향상이 보고 되었다. 자율주행(AD..

실시간 다중 작업 ADAS 구현을 귀한 재구성 가능한 이기종 MPSoC 아키택처란 무엇을 말하는 건가?이 논문의 연구를 ADAS(Advanced Driver Assistance Systems)의 실시간 다중 작업 처리를 위해 재구성 가능한 이기종 MPSoC(Multi-Processor System-on-Chip) 아키텍처를 활용하는 접근 방식을 제안한다.ADAS는 자율주행과 운전 보조 시스템에서 중요한 역할을 하며, 다양한 센서 데이터와 비디오 처리가 필요하다. 이 연구에서 제시하는 방법은 다음과 같은데 다중 작업 학습:ADAS는 여러개의 작업을 동시에 처리해야 한다. 예를 들자면, 도로차선 감지, 객체 탐지, 방향 예측 등 다양한 작업을 동ㄱ시에 수행할 수 있어야한다.이를 위해서 다중작업학습(multi..

리소스 제약문제:ADAS 시스템은 높은 성능을 요구하면서도 하으뒈어 자원(처리능력, 메모리, 전력 소비 등)에 제한을 받는다.따라서 자원제약을 고려한 모델설계가 중요하다. 머신러닝의 활용:  ADAS에서 머신 러닝 모델은 자율주행, 물체인식, 도로 상황 분석 등 여러분야에서 핵심적인 역할을 한다.이러한 ML모델을 리소스 제한적인 환경에서 효율적으로 구현하는 기술이 소개됨. 최적화 기법: 논문은 리소스 제약을 해결하기 위한 다양한 최적화 기법을 다룸. ex. 모델 경량화, 연산량 최적화, 데이터 처리 기법 등 미래 연구방향:이 리뷰는 향후 연구 방향으로, 리소스 제약을 극복 할 수 있는 새로운 알고리즘과 기술들이 필요하다고 강조한다. 이 논문은 자원 제약이 있는 환경에서 ADAS를 구현하려는 연구자나 연지..