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2018. 10. 11-12 COEX Grand Ballroom, Seoul

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강연 제목
대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load Balancing: Maglev Hashing Scheduler in IPVS, Linux Kernel
강연 내용
수 천개의 컨테이너로 구성된 대형 컨테이너 클러스터 Platform 에서, Network Load Balancing 은 아주 복잡한 문제 중 하나입니다. 대용량의 Network 트래픽을 컨테이너들로 분산 시키기 위해 많은 수의 Load Balancer 를 구축하고 이를 유기적으로 연결시켜 효율적인 Balancing, High Availability 등을 보장해줘야 하지만, 컨테이너 클러스터 Platform 환경에서는 몇 가지 문제에 직면하게 됩니다. - Container 는 Life Cycle의 특성 상 생성/삭제가 매우 빈번하기 때문에 Load Balancer에 이를 동적으로 반영할 수 있어야 합니다. - 한 개, 또는 여러 개의 Load Balancer가 Down 되어도 이 곳을 경유하던 Network Connection들이 유실되어서는 안됩니다. 이 Connection들은 다른 정상적인 Load Balancer에서 문제 없이 처리되어야 합니다. 이를 위하여 각각의 Load Balancer 가 모든 Connection 정보를 유지하고 있어야 합니다. - 물론, 대용량의 Traffic의 효율적인 분산도 보장되어야 합니다. 이러한 문제들을 풀기 위해서 Linux Kernel 의 Software Load Balancer 인 IPVS 에 Maglev Hashing Scheduler 라는 Module을 개발하여 Contribution 하였고, 이를 사용하여 네이버 서비스 컨테이너들로의 부하를 분산하는 Load Balancer 를 운영하고 있습니다. 이 세션에서는 위 문제들을 해결하기 위해 했던 고민들과 Linux Kernel v4.18 부터 포함되는 IPVS Maglev Hashing Scheduler의 특징을 소개하고, 대형 컨테이너 클러스터에서 어떻게 효율적이고 고가용성을 갖는 Network Load Balancer 를 구축하였는지 등을 공유합니다.
강연자
송인주
강연자 사진
강연 분야
  • 모바일
  • 테크 스타트업
  • 머신러닝
  • AI
강연 제목
모바일 환경에서 실시간 Portrait Segmentation 구현하기
강연 내용
최근 딥러닝의 발전으로 전에 없던 다양한 서비스들이 개발되고 있습니다. 그러나 아직 대부분의 딥러닝 기반 서비스는 기술적 한계로 인해 서버 상에 배포되는 경우가 많고, 이런 서버 배포 모델은 통신에 드는 비용으로 인해 실시간 서비스에 적용하기 어려운 문제가 있습니다. 본 세션에서는 하이퍼커넥트에서 서비스 중인 아자르에 모바일 상에서 구동 가능한 실시간 portrait segmentation 기능을 개발하여 적용하기까지 사용했던 기술과 경험을 공유하려 합니다. Portrait segmentation은 사진 혹은 영상 속에서 전경과 배경을 구분해내는 기술로, 세션에서 소개할 방법들을 통해 Galaxy J7과 같은 저가형 휴대폰에서도 single-core로 30 프레임 영상의 전경과 배경을 분리하는 애플리케이션을 만들 수 있었습니다. 세션 내용은 모델의 크기와 추론 시간을 줄일 수 있는 일반적 기술에 대한 소개와 실제로 TFLite를 사용한 모바일 애플리케이션을 만들며 겪은 시행착오 위주로 구성됩니다. 보다 자세한 내용이 궁금하신 분들은 하이퍼커넥트 기술 블로그(https://hyperconnect.github.io)를 참고 부탁드립니다.
목차
1. 모바일 딥러닝
  • 모바일 딥러닝의 현재
  • 데모 프로젝트를 상용 서비스로 만들때의 유의점
    • 2. Portrait Segmentation 101
      • Portrait Segmentation을 어디에 쓸 수 있을까?
        • 3. 추론(inference) 시간을 줄이려면?
          • Quantization
          • Factorization
          • Distillation
          • Model design principles
            • 4. Single-core로 30프레임 성능을 내기까지
              • TFLite 최적화 구현 활용하기
              • TFLite 구현시 마주하는 함정들과 해결법
              • SIMD로 bilinear upsampling 구현하기
강연자
서석준
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장소
코엑스 그랜드볼룸 (Coex Grand Ballroom)
주소
서울 강남구 영동대로 513 코엑스, (지번) 삼성동 159 코엑스
연락처
02-6000-0114

그랜드볼룸은 봉은사 맞은편 코엑스 1층 북문 쪽에 위치해 있습니다.
지하철 이용 시 9호선 봉은사역 7번 출구를 이용하시거나 삼성역 6번 출구를 이용하시면 됩니다.

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