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#모바일 프로세서 # 어플리케이션 성능 # 딥러닝

모바일 기기의 데이터셋

모바일 기기의 데이터셋
  • 분야미분류
  • 유형 텍스트
조회수 : 759 다운로드 : 4 용량 :

※ 내국인만 데이터 신청이 가능합니다.

  • 소개

    2개의 모바일 플랫폼(Nvidia jetxon tx2, Google pixel 3a)에서 측정
    Google pixel 3a의 경우, Moonsoon power monitor를 이용하여 전력 소모 측정
    프로세서 built-in센서를 이용한 CPU/GPU 온도, clock 주파수 측정
    Application 혹은 kernel 단에서의 frame rate 측정

    구축목적

    실제 모바일 기기에서 고성능 Task(VR, 3D game, deep learning 등)가 동작할 때 Frame rate, 전력, 온도, Clcok frequency 등에 관한 정보를 제공
    모바일 기기에서 동작하는 어플리케이션 성능, 모바일 프로세서(CPU/GPU) 상태에 기반한 deep learning 알고리즘을 적용하여 기존 기술 보다 전력 효율적으로 프로세서 제어 가능
  • 1차 공개 구축양

    • 2개의 플랫폼(Google Pixel 3a, Nvidia Jetson tx2), Frame rate (20, 30, 35 fps), video clip (30m, 5개), 다양한 환경(실내, 충전 유무 등)에서 실험한 결과 약 18000초 정도의 데이터 50셋
  • 1차 공개 구축양

    • 2개의 플랫폼(Google Pixel 3a, Nvidia Jetson tx2), Frame rate (20, 30, 35 fps), video clip (30m, 5개), 다양한 환경(실내, 충전 유무 등)에서 실험한 결과 약 18000초 정도의 데이터 50셋

    대표 도면

    모바일 기기의 데이터셋- 대표도면

     

    필요성

    • 실제 모바일 기기에서 고성능 Task(VR, 3D game, deep learning 등)가 동작할 때 Frame rate, 전력, 온도, Clcok frequency 등에 관한 정보를 제공
    • 모바일 기기에서 동작하는 어플리케이션 성능, 모바일 프로세서(CPU/GPU) 상태에 기반한 deep learning 알고리즘을 적용하여 기존 기술 보다 전력 효율적으로 프로세서 제어 가능

    구축 내용

    모바일 기기의 데이터셋- 구축 내용

     

    • 2개의 모바일 플랫폼(Nvidia jetxon tx2, Google pixel 3a)에서 측정
    • Google pixel 3a의 경우, Moonsoon power monitor를 이용하여 전력 소모 측정
    • 프로세서 built-in센서를 이용한 CPU/GPU 온도, clock 주파수 측정
    • Application 혹은 kernel 단에서의 frame rate 측정

    데이터 구조

    • CSV파일
    • 파일명 : 측정METRIC(전력, 온도 등)_app이름_환경 정보(충전 상태 등).csv

    활용 예시

    • 강화 학습 기반의 CPU/GPU 동적 주파수 할당 시스템

    모바일 기기의 데이터셋- 활용 예시

    다운로드 폴더 구성정보

    모바일 기기의 데이터셋- 다운로드 폴더 구성 정보

  • 데이터셋 구축 담당자

    수행기관(주관) : KAIST
    수행기관(주관)
    책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무
    정송 042-350-3473 songchong@kaist.ac.kr
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※ 파일 병합 리눅스 명령어

find "폴더경로" -name "파일명.zip.part*" -print0 | sort -zt'.' -k2V | xargs -0 cat > "파일명.zip"

- 해당 명령어 실행 시, 실행 경로 위치에 병합 압축 파일이 생성됩니다.

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