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저자정보
이경준 (포항공과대학교) 김재영 (포항공과대학교) 심재윤 (포항공과대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2022년도 대한전자공학회 하계종합학술대회 논문집
발행연도
2022.6
수록면
123 - 126 (4page)

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This paper presents a systolic array as an optimal architecture for binary CNN. The array performs an output stationary convolution using 4-way sliding of 1-bit features while eliminating movement of multi-bit partial sums. We also investigate network co-optimization to maximize utilization on proposed array. The co-optimized networks are tested on datasets of CIFAR-10, CIFAR-100 and Tiny-ImageNet. Evaluation on VGG and ResNet models shows the proposed architecture reduces energy consumption 18.8~22.6% and imporves test accuracy 0.4~2.0%.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 구현 및 검증
Ⅳ. 결론
참고문헌

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