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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
최경찬 (한국항공대학교) 김태환 (한국항공대학교)
저널정보
대한전자공학회 전자공학회논문지 전자공학회논문지 제57권 제6호(통권 제511호)
발행연도
2020.6
수록면
19 - 27 (9page)
DOI
10.5573/ieie.2020.57.6.19

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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 신경망 기반의 추론을 위한 워크로드 분할 방식을 탐구하고, 출력 채널 방향으로의 분할 방식을 제안한다. 제안하는 워크로드 분할 방식은 공간 상의 출력 채널 방향으로 Weight를 분할하는 방식으로, Off-Chip 메모리 접근을 줄이고, 추가적인 연산을 요구하지 않는다. 제안하는 워크로드 분할 방식을 기반으로 ImageNet 분류를 위한 BCNN의 워크로드에 대해 실험한 결과, 기존의 방식과 대비, On-Chip 메모리의 요구량이 최대 89% 감소하였고, Off-Chip 메모리 접근 요구량은 최대 88% 감소하였으며, 분할 파라미터에 따른 추가적인 연산이 없다.
#Binary convolutional neural networks #workload division #inference #acceleration #VLSI

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 기존의 워크로드 분할 방식
Ⅲ. 제안하는 워크로드 분할 방식
Ⅳ. 실험 결과
V. 결론
REFERENCES

참고문헌 (15)

참고문헌 신청
A. Krizhevsky / 2012 / ImageNet classification with deep convolutional neural networks / Proc. Conf. Neural Inf. Proc. Sys :1097~1105 google schola K. Simonyan / 2014 / Very deep convolutional networks for large-scale image recognition / Proc. Int’l Conf. Learning &Recognition :1~14 google schola C. Szegedy / 2015 / Going deeper with convolutions / Proc. Conf. Computer Vision & Pattern Recognition :1~9 google schola K. He / 2016 / Deep residual learning for image recognition / Proc. Conf. Computer Vision & Pattern Recognition :1~10 google schola M. Rastegari / 2016 / XNOR-Net : ImageNet classification using binary convolutional neural networks / Proc. European Conf. Computer Vision :525~542 google schola

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