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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.3
- 수록면
- 229 - 233 (5page)
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임베디드 환경에서의 NPU는 적은 하드웨어 자원으로 딥러닝 알고리즘을 수행한다. 데이터를 재사용하는 기법을 활용하면 적은 자원으로 딥러닝 알고리즘을 효율적으로 연산할 수 있다. 선행연구에서는 데이터 재사용을 위해 ScratchPad에서 shifter를 사용해 데이터를 재사용한다. 하지만 ScratchPad의 Bandwidth가 커짐에 따라 shifter 역시 많은 자원을 소모한다. 따라서 Buffer Round Robin방식을 사용한 데이터 재사용 기법을 제시한다. 본 논문에서 제시하는 Buffer Round Robin 방식을 사용하여 기존의 방식보다 약 4.7%의 Chip Area를 줄일 수 있었다.
목차
Abstract
요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅲ. 결론
References
참고문헌 (5)
참고문헌 신청
Chen, Yu-Hsin / 2016 / Eyeriss: An energyefficient reconfigurable accelerator for deep convolutional neural networks / IEEE journal of solid-state circuits 52(1):127~138
Alwani, Manoj / 2016 / Fused-layer CNN accelerators / 2016 49th Annual IEEE/ACM International Symposium on Microarchitecture (MICRO).
조철원 / 2020 / 딥러닝을 하드웨어 가속기를 위한 저전력 BSPE Core 구현 / 전기전자학회논문지 24(3):895~900
Cheol-Won Jo / 2020 / Bit-Serial multiplier based Neural Processing Element with Approximate adder tree / International SoC Design Conference(ISOCC)
Chen, Tianshi / 2014 / Diannao: A small-footprint high-throughput accelerator for ubiquitous machinelearning, / ACM SIGARCH Computer Architecture News 42(1):269~284
Alwani, Manoj / 2016 / Fused-layer CNN accelerators / 2016 49th Annual IEEE/ACM International Symposium on Microarchitecture (MICRO).
조철원 / 2020 / 딥러닝을 하드웨어 가속기를 위한 저전력 BSPE Core 구현 / 전기전자학회논문지 24(3):895~900
Cheol-Won Jo / 2020 / Bit-Serial multiplier based Neural Processing Element with Approximate adder tree / International SoC Design Conference(ISOCC)
Chen, Tianshi / 2014 / Diannao: A small-footprint high-throughput accelerator for ubiquitous machinelearning, / ACM SIGARCH Computer Architecture News 42(1):269~284
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