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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.10
- 수록면
- 1,403 - 1,408 (6page)
이용수
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AI 프로세서를 FPGA 기반으로 구현하는 연구가 최근 활발하게 진행되고 있다. Deep Convolutional Neural Networks (CNN) 는 AI 프로세서가 수행하는 기본적인 연산 구조로서 매우 방대한 양의 곱셈을 필요로 한다. CNN 추론 연산에서 사용되는 곱셈 계수는 상수라는 점과 FPGA 은 특정 계수에 맞춰진 곱셈기 설계가 용이하다는 점에 착안하여 곱셈기를 최적화 구현할 수 있는 방법을 제안한다. 본 방법은 2의 보수와 분배법칙을 활용하여 곱셈 계수에서 값이 1인 비트의 개수를 최소화하여 필요한 적층 덧셈기의 개수를 절감한다. CNN 을 FPGA 에 구현한 실제 예제에 본 방법을 적용해본 결과 로직 사용량은 최대 30.2%까지, 신호 전달 지연은 최대 22%까지 줄어들었다. ASIC 전용 칩으로 구현할 경우에도 하드웨어 면적은 최대 35%까지, 신호 전달 지연은 최대 19.2%까지 줄어드는 것으로 나타났다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험 및 결과
Ⅳ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (10)
참고문헌 신청
A. Shawahna, S. M. Sait, and A. El-Maleh, “FPGA-Based Accelerators of Deep Learning Networks for Learning and Classification: A Review,” IEEE Access, vol. 7, pp. 7823-7859, 2019.
Y. C. Ling, H. H. Chin, H. I. Wu, and R. S. Tsay, “Designing A Compact Convolutional Neural Network Processor on Embedded FPGAs,” 2020 IEEE Global Conference on Artificial Intelligence and Internet of Things (GCAIoT), Dubai, United Arab Emirates, pp. 1-7, 2020.
FPGA Design of a Neural Network for Color Detection [Internet]. Available: https://github.com/Marco-Winzker/NN_RGB_FPGA.
Deep convolutional neural network inference with floatingpoint weights and fixed-point activations [Internet]. Available: https://arxiv.org/abs/1703.03073.
N. Dong, D. Kim, and J. Lee, “Double MAC: Doubling the performance of convolutional neural networks on modern FPGAs,” Design, Automation & Test in Europe Conference & Exhibition (DATE), Lausanne, Switzerland, pp. 890-893 2017.
Y. C. Ling, H. H. Chin, H. I. Wu, and R. S. Tsay, “Designing A Compact Convolutional Neural Network Processor on Embedded FPGAs,” 2020 IEEE Global Conference on Artificial Intelligence and Internet of Things (GCAIoT), Dubai, United Arab Emirates, pp. 1-7, 2020.
FPGA Design of a Neural Network for Color Detection [Internet]. Available: https://github.com/Marco-Winzker/NN_RGB_FPGA.
Deep convolutional neural network inference with floatingpoint weights and fixed-point activations [Internet]. Available: https://arxiv.org/abs/1703.03073.
N. Dong, D. Kim, and J. Lee, “Double MAC: Doubling the performance of convolutional neural networks on modern FPGAs,” Design, Automation & Test in Europe Conference & Exhibition (DATE), Lausanne, Switzerland, pp. 890-893 2017.
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