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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국전자통신연구원 [ETRI] ETRI Journal ETRI Journal 제42권 제4호
발행연도
2020.8
수록면
491 - 504 (0page)

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We present AB9, a neural processor for inference acceleration. AB9 consists of a systolic tensor core (STC) neural network accelerator designed to accelerate artificial intelligence applications by exploiting the data reuse and parallelism characteristics inherent in neural networks while providing fast access to large on‐chip memory. Complementing the hardware is an intuitive and user‐friendly development environment that includes a simulator and an implementation flow that provides a high degree of programmability with a short development time. Along with a 40‐TFLOP STC that includes 32k arithmetic units and over 36 MB of on‐chip SRAM, our baseline implementation of AB9 consists of a 1‐GHz quad‐core setup with other various industry‐standard peripheral intellectual properties. The acceleration performance and power efficiency were evaluated using YOLOv2, and the results show that AB9 has superior performance and power efficiency to that of a general‐purpose graphics processing unit implementation. AB9 has been taped out in the TSMC 28‐nm process with a chip size of 17 × 23 mm2. Delivery is expected later this year.

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ETRI Technology / Aldebaran microcontroller SoC for mobile robot (low power MCU core technology) google schola J. Han / 2017 / A 1GHz fault tolerant processor with dynamic lockstep and self-recovering cache for ADAS SoC complying with ISO26262 in automotive electronics / Proc. IEEE Asian Solid-State Circuits Conf :313~316 google schola Y. Jia / 2014 / Learning semantic image representations at a large scale google schola S. Gupta / 2015 / Deep learning with limited numerical precision / Int. Conf. Mach. Learn 37:1737~1746 google schola J. Redmon / Yolo9000: Better, faster, stronger google schola

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