업무 효율화를 성공시킨 "임베디드 보드 성능 예측 AI 모델" 개발기

간단 소개

임베디드 보드 성능 예측 AI 모델 개발을 통해 HW 임베딩 없이 SW 알고리즘 성능 예측, 업무 효율성 향상

AI Summary

문제 정의 및 해결책
- 임베디드 보드에 SW 알고리즘을 직접 탑재하는 과정에서 시간 소모가 큼
- AI 모델을 개발하여 HW에 직접 임베딩하는 과정 없이 성능 예측
제안 방법: 임베디드 보드 성능 예측 AI 모델
- TVM 컴파일러, 관계 표현자 생성기, 고정 표현자 생성기, 성능 예측 그래프 모델의 4가지 모듈로 구성
- GraphSAGE 기반의 성능 예측 그래프 모델은 latency, Memory, Energy 등 예측
데이터셋 및 효과
- 2200개의 데이터셋을 활용하여 학습, 다양한 프레임워크 모델 지원
- 평가 시간 단축 및 최적 모델 선정 가능, 연간 1300시간 절감 효과