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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국과학기술원 정보전자연구소 IDEC Journal of Integrated Circuits and Systems IDEC Journal of Integrated Circuits and Systems Vol.10 No.3
- 발행연도
- 2024.7
- 수록면
- 7 - 12 (6page)
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The advancement of state-of-the-art technology has dramatically impacted the field of Deep Neural Networks (DNNs), especially Convolutional Neural Networks (CNNs). As the demand for AI applications on mobile devices grows, power-hungry GPUs are no longer viable for mobile AI applications. Instead, there is a growing research trend towards compact and low power Neural Processing Units (NPUs) to solve current problems. This article presents an efficient architecture of a CNN inference accelerator that is optimized for AI applications on mobile devices. We propose two architectural enhancements and two optimization methods to improve the existing CNN accelerator [17]. To evaluate our work, we implemented it on a Zynq UltraScale+ MPSoC ZCU 102 Evaluation Board and verified it with the YOLOv5-nano model used for CNN object detection. Experimental results show that we reduced resource utilization by 7.31% for LUTs, 22.29% for FFs, and 3.90% for DSPs. In our Vivado simulation, we accelerated the inference time by 33.5%. With the reduced resource usage described above, we have implemented an accelerator with no loss of accuracy and better resource usage and speed.
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