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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.12
- 수록면
- 27 - 32 (6page)
- DOI
- 10.5573/ieie.2021.58.12.27
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Processing-In-Memory (PIM) 기술 기반의 효율적인 구현을 목적으로 새로운 Binary Neural Network 모델을 제안한다. PIM 기술 구현을 위해 메모리 내부에 Analog-To-Digital Converter (ADC) 를 내장할 필요가 있는데, 해당 ADC는 Truncation 현상이 발생하지 않도록 충분히 높은 해상도를 가져야 한다. 제안하는 모델은 해상도 요구조건을 만족하지 못하는 ADC에서도 높은 성능을 발생할 수 있도록, ADC 내부에서 발생하는 Truncation 현상을 고려하여 설계되었다. Back Propagation 과정에서 다항 함수 형태의 새로운 전달함수로 미분 불가능한 Truncation의 전달함수를 대체했다. SVHN과 CIFAR-10 분류에 대해 Truncation현상을 고려하지 않은 모델 대비 각각 최대 13.97%, 30.41%의 정확도 향상을 보인다. 제안하는 모델을 구현하기 위해 별도의 회로를 추가적으로 요구되지 않기 때문에 메모리 밀집도의 저하를 최소화할 수 있다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. PIM 기술 기반의 BNN 추론 구현
Ⅲ. 제안하는 방법
Ⅳ. 결과 및 토의
Ⅴ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (11)
참고문헌 신청
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