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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.8
- 수록면
- 309 - 319 (11page)
- DOI
- 10.5391/JKIIS.2023.33.4.309
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영상과 음성처리에 많이 사용되는 CNN은 실시간 동작이 중요하다. 최근에는 CNN의 동작 속도를 개선하기 위해 FPGA를 사용하여 하드웨어로 CNN을 구현하는 방법들이 연구되고있다. 대부분의 연구들은 C언어로 작성된 CNN 알고리즘을 바로 FPGA로 구현하는 Xilinx Vitis HLS 소프트웨어를 사용하였다. 이러한 소프트웨어는 사용자가 FPGA 구현 과정에 개입할 수 있는 방법이 적고, 고성능을 위해서는 고가의 FPGA를 필요로 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 CNN 알고리즘을 VHDL과 같은 칩설계 언어를 사용하여 저가형 FPGA로 구현하는 새로운 방법을 제안한다. 저가의 FPGA를 사용해서 구현하기 위해 CNN의 node, weight 및 bias의 data 비트 수를 줄이고, 동작속도 향상을 위해 메모리 복제 및 병렬처리방법을 구현에 사용하였다. 또 기존의 방법들과 동작속도, FPGA 사용자원 그리고 hit ratio를 비교하였고 제안한 방법이 경쟁력이 있음을 보였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. Lenet5의 구현
4. FPGA 구현 결과 및 해석
5. 결론 및 향후 연구
References
참고문헌 (19)
참고문헌 신청
Yeonwoo Hwang and Seongwon Cho, “Optimization of Deep Learning Model on Embedded Board for Vehicle Detection and Vehicle Tracking,” Journal of Korean Institute of Intelligent Systems, vol. 32, no. 2, pp. 151-157, http://dx.doi.org/10.5391/JKIIS.2022.32.2.
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