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이재욱 (고려대학교) 백윤아 (고려대학교) 김창현 (고려대학교) 이원준 (고려대학교) 김선욱 (고려대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2019년도 대한전자공학회 추계학술대회 논문집
발행연도
2019.11
수록면
807 - 810 (4page)

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Deep learning techniques have been applied to various fields, such as image recognition, natural language processing, computer vision, and so on. Therefore, their accelerators are getting attention due to the execution efficiency in terms of speed and power, and the deep learning compilers help programmers to develop optimized code. In this paper, we review TVM, an open-source deep-learning compiler, and analyze its performance by using GoogLeNet. Also, we compare the performance of VTA, the neural network accelerator based on TVM, with CPU by using the quantized ResNet-18.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 성능 측정 및 분석
Ⅳ. 결론
참고문헌

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