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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.4
- 수록면
- 69 - 79 (11page)
- DOI
- 10.14801/jkiit.2022.20.4.69
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본 논문에서는 CNN(Convolutional Neural Network)을 구성하는 주요 연산 모듈을 모듈 제어 명령어를 통해 구동함으로써 네트워크를 구현할 수 있는 CNN 가속기를 제안한다. 모듈 기반 CNN 가속기는 합성곱(Convolution), 풀링(Pooling) 등 CNN의 주요 연산 모듈로 구성되어 있으며, 프로세서에서 모듈 제어 명령어를 통해 네트워크 구성에 필요한 연산 모듈을 선택 및 내부 파라미터를 설정 할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 모듈 기반 CNN 가속기를 사용하여 Xilinx SoC형 FPGA에 ResNet-18을 구현하였으며 CNN 프레임워크 모델인 PyTorch와 C 기반 검증 모델을 사용하여 출력 결과를 비교 검증하였다. 실험결과, CNN 가속기의 추론 결과는 92.87%의 정확도를 보였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안하는 모듈 기반 CNN 가속기
Ⅳ. 모듈 기반 CNN 가속기 구현 및 검증
Ⅴ. 결론
References
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