무엇보다도, GPU 가속 신경망의 무작위적 실시간 무결성 체크를 위한 기술들이 설명되어 있다. 방법은 입력 데이터 스트림을 생성하는 단계를 포함하며, 입력 데이터 스트림은 자율주행 차량과 연관된 센서 데이터를 포함한다. 방법은 자율주행 차량의 동작 동안에 입력 테스트 데이터를 입력 데이터 스트림에 삽입하는 단계를 포함하며, 입력 데이터 스트림은 그래픽 처리 장치에 의해 가속화된 신경망에 입력된다. 신경망으로부터의 출력 데이터 스트림은 입력 데이터 스트림에 대응하는 미리결정된 출력과 비교되고, 그래픽 처리 장치에 의해 가속화된 신경망의 무결성이 검증된다.
Among other things, techniques are described for randomized real time integrity check of a GPU accelerated neural network. A method includes generating an input data stream, wherein the input data stream comprises sensor data associated with an autonomous vehicle. The method includes inserting input test data into the input data stream during operation of the autonomous vehicle, wherein the input data stream is input to a neural network accelerated by a graphics processing unit. An output data stream from the neural network with a predetermined output corresponding to the input data stream is compared, and an integrity of the neural network accelerated by a graphics processing unit is verified.
GPU 가속 신경망의 실시간 무결성 체크
2023-11-14
Patent
Elektronische Ressource
Koreanisch
IPC: | B60W CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION , Gemeinsame Steuerung oder Regelung von Fahrzeug-Unteraggregaten verschiedenen Typs oder verschiedener Funktion / G06T Bilddatenverarbeitung oder Bilddatenerzeugung allgemein , IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL |
신경망의 매개변수 학습하기 위한, 외골격의 궤적 생성하기 위한 및 외골격이 운동하도록 설정하기 위한 방법
Europäisches Patentamt | 2022
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