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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
조석재 (Pusan National University) 박성경 (Pusan National University) 박성정 (Konkuk University)
저널정보
한국전기전자학회 전기전자학회논문지 전기전자학회논문지 제24권 제2호
발행연도
2020.6
수록면
188 - 198 (11page)

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딥 러닝 알고리즘 중 하나인 CNN 인공지능 어플리케이션은 하드웨어 측면에서 컨벌루션 레이어의 많은 데이터들을 저장하기 위해 오프 칩 메모리를 사용 하고, DMA를 사용하여 매 데이터 전송 시 프로세서의 부하를 줄여 성능을 향상 시킬 수 있다. 또한 컨벌루션 레이어의 데이터를 가속기의 글로벌 버퍼에 전송되는 순서를 다르게 하여 어플리케이션의 성능의 저하를 줄일 수 있다. 불 연속된 메모리 주소를 가지고 있는 베이직 레이아웃의 경우 SG-DMA를 사용 할 때 ordinary DMA를 사용할 때보다 DMA를 사전 설정하는 부분에서 약 3.4배의 성능향상을 보였고 연속적인 메모리 주소를 가지고 있는 아이디얼 레이아웃의 경우 ordinary DMA 와 SG-DMA를 사용하는 두가지 경우 모두 1396 사이클 정도의 오버헤드를 가졌다. 가장 효율적인 메모리 데이터 레이아웃과 DMA의 조합은 프로세서의 DMA 사전 설정 부하를 약 86 퍼센트까지 감소할 수 있음을 실험을 통해 확인했다.
#CNN #memory data layout #Loop-tiling #Accelerator #Scatter-Gather DMA

목차

Abstract
요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 결론
References

참고문헌 (27)

참고문헌 신청
K. Simonyan / 2015 / Very deep convolutional networks for large-scale image recognition / arXiv:1409.1556v6 google schola LeCun, Yann / 1998 / Gradient-based learning applied to document recognition / IEEE Crossref C. Farabet / 2009 / Cnp: An fpga-based processor for convolutional networks. In Field Programmable Logic and Applications / 2009. FPL 2009. International Conference on IEEE :32~37 google schola Google / Improving photo search: A step across the semantic gap google schola S. Ji / 2013 / 3d convolutional neural networks for human action recognition / IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell 35(1):221~231 Crossref

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