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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지(A) 정보과학회논문지(A) 제25권 제7호
발행연도
1998.7
수록면
668 - 680 (13page)

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본 논문에서는 인공 신경망을 위한 메모리 기반 프로세서 어레이 (MPAA : memory_based processor array for artificial neural networks)라 불리는 효과적인 메모리-프로세서 집적 구조를 제안한다. MPAA는 메모리 인터페이스를 통해 어떠한 호스트 시스템과도 쉽게 통합될 수 있다. MPAA 시스템은 행렬-벡터 곱셈과 같은 기본적인 인공 신경망 계산 모델에 적합하도록 행과 열의 혼합 디코딩을 통하여 메모리의 행과 열, 두 가지 단위로 모두 접근이 가능하도록 설계되었다. 또한 대표적 신경망 모델인 다층 퍼셉트론 역전파 학습을 MPAA 시스템에 매핑하는 방법을 기술하였다. 제안하는 매핑 알고리즘은 뉴런 단위와 충 단위 두 가지의 병렬성을 모두 지원하여 회상 단계뿐 만 아니라 학습 단계에도 학습 패턴의 파이프라인 수행이 가능하다. 두 가지 성능 지수인 계산 스텝과 비용 측면에서 성능 비교 평가를 하였다. 그 결과, 제안하는 구조 및 알고리즘은 기존의 1차원 SIMD, 2 차원 SIMD, 시스톨릭 어레이 구조 보다 우수함을 보였다.

목차

요약

Abstract

1. 서론

2. MPAA 시스템

3. 제안하는 매핑 알고리즘

4. 여러 가지 구조와 매핑 알고리즘의 비교

5. 결론

참고문헌

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