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논문 기본 정보

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학술대회자료
저자정보
박용민 (한국항공대학교) 김태환 (한국항공대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2018년도 대한전자공학회 하계종합학술대회
발행연도
2018.6
수록면
888 - 891 (4page)

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This paper presents the efficient acceleration techniques for the binarized convolutional neural network (BCNN). First, multiple binarized data are stored n a packed type so as the operations between them can be implemented effectively by bit-wise operations for the packed types. Secondly, multiple processing steps involved in each layer of the BCNN are merged into a simple but mathematically-equivalent one. Finally, the convolution operations of the binarized data are accelerated by employing a dedicated hardware accelerator. The experimental results show that the processing time of the BCNN is reduced by 94.3% using the proposed techniques in comparison to the straightforward implementation using only software.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제안하는 기법들을 적용한 BCNN 처리 과정
Ⅲ. 제안하는 소프트웨어-하드웨어 통합 구현
Ⅳ. 구현 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌

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