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저자정보
최한진 (고려대학교) 김석영 (고려대학교) 김선욱 (고려대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2021년도 대한전자공학회 하계종합학술대회 논문집
발행연도
2021.6
수록면
1,803 - 1,806 (4page)

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This paper represents the inference efficiency of the brain floating-point (bfloat16) for DNNs (Deep Neural Networks) applications in TensorFlow Lite for Microcontroller (TFLM), which is a machine learning (ML) inference framework for running deep-learning models on embedded systems. Bfloat16 has a narrow mantissa from the single-precision floating-point (float32) format; thus, reducing the hardware complexity and maintaining the accuracy of the DNN computation. This paper explains the advantage of bfloat16 in DNNs application and represents the bfloat16 simulation system by adding bfloat16 custom instructions to the simulator and defining them in GCC. Our results show that in 96.4% cases, the output difference of the CNN model calculated by using the bfloat16 computation is less than 1% when comparing the float32 one.

목차

Abstract
I. 서론
II. 배경
Ⅲ. 본론
Ⅳ. 결론
참고문헌

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