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2021.07.08 09:59

KAIST人工知能大学院のS.JUNG(チョン·ソン)院長が、モバイルコンピューティング分野最高の国際学術大会である
「ACM MobiSys 2021(International Conference on Mobile Systems, Applications, and Services)」で
最優秀論文賞(Best Paper Award)の受賞者として選定された。

コロラド大学(University Of Colorado)のS.T.HA(ハ·サンテ)教授、
ソウル大学校工科大学電気情報工学部のK.H.LEE(イ・ギョンハン)教授(責任著者)で構成された共同研究チームが、
2003年から始まったACM MobiSysの19年の歴史上、韓国の大学としては初めて最優秀論文賞を受賞して、
第1著者基準ではアジア大学初の受賞という快挙である。

一方、第1著者と第2著者として研究に参加したKAISTのS.Y.KIM(キム·セヨン)氏、
ソウル大学電気情報工学部博士課程のK.M.BIN(ビン・キョンミン)氏は、
受賞論文である「zTT: Learning-based DVFS with Zero Thermal Throttling for Mobile Devices」について、
「5Gスマートフォンのようなモバイル端末で過度な発熱によって発生する熱スロットリング(Thermal Throttling)による
急激な性能低下の問題を強化学習(Reinforcement Learning)基盤の動的電圧/周波数スケーリング
(Dynamic Voltage and Frequency Scaling, DVFS)を通じて画期的に解決した研究である」と説明した。

ユーザ体感性能を高めつつ熱スロットリングによる急激な性能低下を防止するためには、
適正な温度を維持するための総電力消耗範囲内でプロセッサコンポーネント(CPU、GPU等)間の
最適な電力分配を行うことが鍵であった。

但し、周辺環境(周辺温度、クーリング状況など)やユーザーのアプリケーション特性によって
許容可能な総電力消耗範囲と最適な電力分配がリアルタイムで変化するため、伝統的な制御手法では解決が困難な課題である。

S.JUNG院長の共同研究チームはこの問題を、リアルタイム学習を含む人工知能(AI)強化学習技法を導入して解決した。
スマートフォンを含むモバイルプラットフォームで提案した技法を厳密に具現し、
様々な環境変化においても熱スロットリングを発生させることなく(zero thermal throttling)
アプリケーション性能を大きく高めることができることを実証しており、このような具現結果は
ACM のコードレビューシステムでも認証されて、ACM Results Reproduced Badgeを受けた。

一方、この研究結果は電力消耗問題により人工知能基盤のシステム制御技法の導入が難しいと予想された
モバイルプラットフォームでさえ強化学習基盤のシステム制御が性能改善に大きく貢献できることを示して、
次世代の運営体制にAI/ML基盤の制御技術を積極的に導入するためのきっかけを作ったと、ACM MobiSysから評価された。


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