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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 대한전자공학회 JOURNAL OF SEMICONDUCTOR TECHNOLOGY AND SCIENCE Journal of Semiconductor Technology and Science Vol.22 No.5
- 발행연도
- 2022.10
- 수록면
- 353 - 360 (8page)
- DOI
- 10.5573/JSTS.2022.22.5.353
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In this paper, we review and analyze the state-of-the-art bit-precision scalable multiply-accumulate (MAC) unit microarchitectures. To enable fast and energy-efficient neural network computation, many previous MAC microarchitectures have been explored, but it is hard to select an optimal approach because those works were usually evaluated in different experimental conditions. We first review various variable-bit MAC microarchitectures. Then, we synthesize the variable-bit hardware microarchitectures in a 28 nm technology, and we evaluate the synthesized designs using our custom architecture simulator. Using real benchmarks, we compare various bit-scalable hardware topologies to help researchers choose the most suitable microarchitecture for variable-bit hardware design.
목차
Abstract
Ⅰ. INTRODUCTION
Ⅱ. REVIEW OF PRECISION-SCALABLE MAC MICROARCHITECTURES
Ⅲ. ANALYSIS ON VARIABLE BIT-PRECISION MAC ARRAYS
Ⅳ. EXPERIMENTAL RESULTS
Ⅴ. CONCLUSION
REFERENCES
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PyTorch. [Online].
TensorFlow. [Online].
E. M. Ibrahim et al., “Taxonomy and benchmarking of precision-scalable mac arrays under enhanced dnn dataflow representation,” IEEE Transactions on Circuits and Systems I: Regular Papers, vol. 69, no. 5, pp. 2013-2024, 2022.
P. Judd et al, “Stripes: Bit-serial deep neural network computing,” in 2016 49th Annual IEEE/ACM International Symposium on Microarchitecture (MICRO). IEEE, 2016, pp. 1-12.
J. Lee et al., “Unpu: An energy-efficient deep neural network accelerator with fully variable weight bit precision,” IEEE Journal of Solid-State Circuits, vol. 54, no. 1, pp. 173-185, 2018.
TensorFlow. [Online].
E. M. Ibrahim et al., “Taxonomy and benchmarking of precision-scalable mac arrays under enhanced dnn dataflow representation,” IEEE Transactions on Circuits and Systems I: Regular Papers, vol. 69, no. 5, pp. 2013-2024, 2022.
P. Judd et al, “Stripes: Bit-serial deep neural network computing,” in 2016 49th Annual IEEE/ACM International Symposium on Microarchitecture (MICRO). IEEE, 2016, pp. 1-12.
J. Lee et al., “Unpu: An energy-efficient deep neural network accelerator with fully variable weight bit precision,” IEEE Journal of Solid-State Circuits, vol. 54, no. 1, pp. 173-185, 2018.
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