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1.
- 오프 칩 메모리 접근이 NPU 시스템의 성능에 끼치는 영향에 대한 분석 = Analysis of the Effect of Off-chip Memory Access on the Performance of an NPU System
- 이건주, 서울대학교 대학원, [2022]
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2.
- Dynamic behavior specification and design space exploration for real-time embedded systems = 실시간 임베디드 시스템을 위한 동적 행위 명세 및 설계 공간 탐색 기법
- 정한웅, Seoul National University, [2016]
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3.
- Fast Performance Estimation and Design Space Exploration for Deep Learning Accelerators = 딥러닝 가속기를 위한 빠른 성능 예측 기법 및 설계 공간 탐색
- 강진택, 서울대학교 대학원, [2021]
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4.
- Hardware-Aware Software Optimization Techniques for Convolutional Neural Networks on Embedded Systems = 임베디드 시스템에서 여러 컨볼루션 뉴럴 네트워크를 위한 하드웨어를 고려하는 소프트웨어 최적화 기법
- 강두석, 서울대학교 대학원, [2021]
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5.
- S3NAS: Fast NPU-aware Neural Architecture Search Methodology = S3NAS: NPU 친화적 뉴럴 네트워크를 빠르게 탐색하는 기법
- 이재성, 서울대학교 대학원, [2021]
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6.
- 병렬 HEVC 알고리즘의 실시간 디코딩을 위한 성능 분석 및 예측 기법 = Performance Prediction Technique for UHD Real-time Decoding of Parallelized HEVC Decoder Algorithm
- 정준수, 서울대학교 대학원, [2015]
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7.
- A Novel Hierarchical Edge-based Architecture for Service Oriented IoT = 서비스 지향 IoT를 위한 새로운 계층적 엣지 기반 아키텍처
- 김의석, 서울대학교 대학원, [2023]
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8.
- Software Optimization Techniques for Deep Learning Applications on AI Hardware Platforms = 인공지능 하드웨어 플랫폼에서의 딥 러닝 어플리케이션을 위한 소프트웨어 최적화 기법
- 김장률, 서울대학교 대학원, [2023]
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9.
- 하드웨어 브레이크포인트를 이용한 커널 수준 결함 주입 기법
- 이남구, 서울대학교, [2016]
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10.
- Improving Deep Learning Application Throughput on Mobile Devices with Heterogeneous Processors = 이기종 프로세서로 구성된 모바일 기기에서의 딥러닝 응용 처리량 향상
- 박충훈, 서울대학교 대학원, [2024]
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