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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.3
- 수록면
- 355 - 366 (12page)
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본 논문은 프로그램 가능한 구조를 사용하여 재구성이 가능하고 저 전력 초소형의 장점을 모두 제공하는 인공지능 가속기를 위한 마이크로코드 기반 뉴럴 네트워크 가속기 컨트롤러를 제안한다. 대상 가속기가 다양한 뉴럴 네트워크 모델을 지원하도록 마이크로코드 컴파일러를 통해 뉴럴 네트워크 모델을 마이크로코드로 변환하여 가속기의 메모리 접근과 모든 연산기를 제어할 수 있다. 200MHz의 System Clock을 기준으로 설계하였으며, YOLOv2-Tiny CNN model을 구동하도록 컨트롤러를 구현하였다. 객체 감지를 위한 VOC 2012 dataset 추론용 컨트롤러를 구현할 경우 137.9ms/image, mask 착용 여부 감지를 위한 mask detection dataset 추론용으로 구현할 경우 99.5ms/image의 detection speed를 달성하였다. 제안된 컨트롤러를 탑재한 가속기를 실리콘칩으로 구현할 때 게이트 카운트는 618,388이며, 이는 CPU core로서 RISC-V (U5-MC2)를 탑재할 경우 대비 약 65.5% 감소한 칩 면적을 제공한다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험결과
Ⅳ. 결론
References
참고문헌 (15)
참고문헌 신청
J. Redmon, S. Divvala, R. Girshick, and A. Farhadi, “You only look once: Unified, real-time object detection,” in Proceedings of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), pp. 779-788, 2016.
F. Ge, N. Wu, H. Xiao, Y. Zhang, and F. Zhou, “Compact Convolutional Neural Network Accelerator for IoT Endpoint SoC,” Electronics, vol. 8, iss. 5, 2019.
S. Kim, J. Lee, S. Kang, J. Lee, and H. Yoo(2020), “A Power-Efficient CNN Accelerator With Similar Feature Skipping for Face Recognition in Mobile Devices,” IEEE TRANSACTIONS ON CIRCUITS AND SYSTEMS–I: REGULAR PAPERS, vol. 67, iss. 4, pp. 1181-1193, Apr. 2020.
Y. H. Chen, T. Krishna, J. S. Emer, and V. Sze, “Eyeriss: An energy-efficient reconfigurable accelerator for deep convolutional neural networks,” IEEE J. Solid-State Circuits, vol. 52, iss. 1, pp. 127-138, Jan. 2017.
X. Zhou, L. Zhang, C. Guo, X. Yin, and C. Zhuo, “A Convolutional Neural Network Accelerator Architecture with Fine-Granular Mixed Precision Configurability,” in 2020 IEEE International Symposium on Circuits and Systems, pp. 1-5, 2020.
F. Ge, N. Wu, H. Xiao, Y. Zhang, and F. Zhou, “Compact Convolutional Neural Network Accelerator for IoT Endpoint SoC,” Electronics, vol. 8, iss. 5, 2019.
S. Kim, J. Lee, S. Kang, J. Lee, and H. Yoo(2020), “A Power-Efficient CNN Accelerator With Similar Feature Skipping for Face Recognition in Mobile Devices,” IEEE TRANSACTIONS ON CIRCUITS AND SYSTEMS–I: REGULAR PAPERS, vol. 67, iss. 4, pp. 1181-1193, Apr. 2020.
Y. H. Chen, T. Krishna, J. S. Emer, and V. Sze, “Eyeriss: An energy-efficient reconfigurable accelerator for deep convolutional neural networks,” IEEE J. Solid-State Circuits, vol. 52, iss. 1, pp. 127-138, Jan. 2017.
X. Zhou, L. Zhang, C. Guo, X. Yin, and C. Zhuo, “A Convolutional Neural Network Accelerator Architecture with Fine-Granular Mixed Precision Configurability,” in 2020 IEEE International Symposium on Circuits and Systems, pp. 1-5, 2020.
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