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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
김수민 (서울시립대학교) 이영민 (서울시립대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2022년도 대한전자공학회 하계종합학술대회 논문집
발행연도
2022.6
수록면
2,310 - 2,314 (5page)

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본 연구에서는 여러 데이터플로우 매핑을 고려함으로써 다양한 환경에 적응적으로 활용할 수 있으면서, 입력 희소성을 효과적으로 활용할 수 있는 CNN 가속기를 설계하였다. Xilinx Alveo U200을 대상으로 설계한 가속기는 VGG-16 레이어에 대해 입력 희소성이 증가함에 따라 메모리의 병목이 발생할 때까지 성능이 비례해 증가하여 입력 희소성을 효과적으로 사용함을 확인하였다. 또한 복잡한 ResNet-50 네트워크에서 Sparseloop를 활용하여 여러 레이어에 대해 더 효율적인 가속기 구조 및 매핑을 도출하였다.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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