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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
강종성 (서울대학교) 김태환 (서울대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2016년도 대한전자공학회 정기총회 및 추계학술대회
발행연도
2016.11
수록면
42 - 45 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (4)

2019

미세 불균일 정밀도 지원을 위한 신경망 연산 블록 구조 설계
강종성 ,  김태환 대한전자공학회 학술대회 2019.11 학술대회자료

2018

합성곱 신경망을 위한 커널별 일정하지 않은 정밀도를 지원하는 연산 블록 구조 설계
강종성 ,  김태환 대한전자공학회 학술대회 2018.11 학술대회자료

2017

합성곱 신경망 처리기를 위한 커널 가중치 상수성을 활용한 연산 블록 합성
강종성 ,  김태환 대한전자공학회 학술대회 2017.11 학술대회자료

2016

합성곱 인공 신경망 처리기의 빠른 연산 블록 생성 기법
강종성 ,  김태환 대한전자공학회 학술대회 2016.11 학술대회자료

초록· 키워드

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This work addresses the problem of generating a fast arithmetic circuit for each of the node computations of convolutional neural network (CNN). Once a training phase is done in CNN, the computation of each node can be expressed as a sum of multiplications with constant inputs (i.e., with known weights obtained from the training phase). Consequently, we can convert the multiplications into a sum of multiple addends, thereby producing an expression of sum of addends for the node computation, from which we generate a fast carry-save-adder (CSA) implementation structure for the expression. Through gate-level implementation of our proposed technique, we are able to reduce the node computation time by 8.8% on average while a little increase in power consumption, which is mainly caused by our prototyping of incompletely optimized CSA circuits in comparison with the commercial CSAs.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. CNN 및 기초 연산
Ⅲ. 제안하는 연산 블록 구조
Ⅳ. 실험결과
Ⅴ. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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