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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
전희경 (Seokyeong University) 이광엽 (Seokyeong University) 김치용 (Seokyeong University)
저널정보
한국전기전자학회 전기전자학회논문지 전기전자학회논문지 제20권 제3호
발행연도
2016.9
수록면
303 - 306 (4page)

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본 논문에서는 GPGPU를 활용하여 Convolutional neural network의 가속화 방법을 제안한다. Convolutional neural network는 이미지의 특징 값을 학습하여 분류하는 neural network의 일종으로 대량의 데이터를 학습해야하는 영상처리에 적합하다. 기존의 Convolutional neural network의 convolution layer는 다수의 곱셈 연산을 필요로 하여 임베디드 환경에서 실시간으로 동작하기에 어려움이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 해결하기 위하여 winograd convolution 연산을 통하여 곱셈 연산을 줄이고 GPGPU의 SIMT 구조를 활용하여 convolution 연산을 병렬 처리한다. 실험은 ModelSim, TestDrive를 사용하여 진행하였고 실험 결과 기존의 convolution 연산보다 처리 시간이 약 17% 개선되었다.

목차

Abstract
요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험 결과
Ⅳ. 결론
References

참고문헌 (8)

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