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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
최경찬 (한국항공대학교) 신지훈 (한국항공대학교) 김태환 (한국항공대학교)
저널정보
대한전자공학회 전자공학회논문지 전자공학회논문지 제57권 제1호(통권 제506호)
발행연도
2020.1
수록면
53 - 60 (8page)
DOI
10.5573/ieie.2020.57.1.53

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2022

이진화된 컨벌루션 신경망을 위한 낮은 복잡도의 추론 프로세서
최경찬 항공전자정보공학과 2022.01 학위논문

2020

이진화된 컨벌루션 신경망 기반의 추론을 위한 효율적인 워크로드 분할
최경찬 ,  김태환 전자공학회논문지 2020.06 학술저널
이진화된 컨벌루션 신경망을 위한 낮은 복잡도의 추론 가속 프로세서
최경찬 ,  신지훈 ,  김태환 전자공학회논문지 2020.01 학술저널

초록· 키워드

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본 논문은 이진화된 컨벌루션 신경망의 추론을 가속하는 낮은 복잡도의 프로세서를 제안한다. 제안하는 프로세서에서는 전체 신경망을 컨벌루션, 이진화, 풀링으로 이루어진 블록 단위로 통합적으로 처리하고, 각 블록의 입출력은 모두 이진화되어, 블록의 내부 결과물을 임시 저장하기 위한 추가적인 버퍼를 제거하였다. 또한 1×1 컨벌루션을 기반으로 임의의 컨벌루션을 분해하여 처리하고 완전 연결 레이어에서의 행렬 곱도 같은 방식으로 처리한다. 제안하는 프로세서는 완전 합성 가능한 형태의 Softcore로 제작되었고, 이를 Cyclone V FPGA에서 구현한 결과, 1.05 K의 Adaptive Logic Module과 2304 Kbit의 메모리만으로 구현되었으며 최대 25.8 GOP/s의 속도를 보인다.
#BCNN #Inference accelerator #FPGA #Embedded system #Low complexity

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. BCNN의 연산 구조
Ⅲ. 제안하는 프로세서
Ⅳ. 구현 결과
Ⅴ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (18)

참고문헌 신청
C. Szegedy / 2016 / Rethinking the inception architecture for computer vision / Proc. IEEE Conf. CVPR :2818~2826 google schola Y. Zhang / 2016 / Towards end-to-end speech recognition with deep convolutional neural networks / Proc. Interspeech :410~414 google schola X. W. Chen / 2014 / Big data deep learning : Challenges and perspectives / IEEE Access 2:514~525 google schola R. Wu / 2015 / Deep image: Scaling up image recognition / Proc. CVPR google schola K. He / 2016 / Deep Residual Learning for Image Recognition / Proc. CVPR google schola

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