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저자정보
홍태양 (인천대학교) 정재용 (인천대학교)
저널정보
대한전자공학회 전자공학회논문지 전자공학회논문지 제57권 제12호(통권 제517호)
발행연도
2020.12
수록면
81 - 89 (9page)
DOI
10.5573/ieie.2020.57.12.81

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행렬 곱셈 연산을 고속으로 수행할 수 있는 머신러닝 가속기에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 최근에 제안된 Factored Radix-8 부스 곱셈기와 일반적인 Radix-4 부스 곱셈기를 로직 수준에 중점을 두어 비교 분석한다. 우리는 실험을 통해 비트길이에 따라 성능 향상 정도 및 요인이 달라질 수 있음을 확인하였다. Factored Radix-8 곱셈기의 부스 레코딩 알고리즘에서는 Radix-4 곱셈기보다 최상위비트(MSB)의 복제를 대부분의 비트길이에서 요구하게 되며 이는 특정 비트길이에서 같은 레벨의 트리 구조 곱셈기로 구성될 가능성을 가지게 된다. 그럼에도 불구하고 Factored Radix-8 부스 곱셈기는 일반적인 Radix-4 부스 곱셈기와 비교 하였을 때 면적, 지연시간, ADP에 대한 성능은 각각 10%, 14%, 23% 값만큼 성능 향상을 확인할 수 있었으며 이를 통해 팩터링 기법과 함께 곱셈기 수준에서의 영향도 성능 향상의 요인이 될 수 있음을 보여준다.
#Deep learning #Machine learning #Modified booth multipliers #Factoring #Pipelining

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험 결과 및 분석
Ⅳ. 결론
REFERENCES

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