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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2017.6
- 수록면
- 1,391 - 1,394 (4page)
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Neural network applications are both memory intensive and computation intensive. Network models which have over 90% accuracy from ImageNet dataset have at least 27MB of parameter size and 1.6GOPS in classifying an image. However, the mobile platform has limited hardware resources to compute the real-time image. To solve this problems, hardware architectural support using parallel computing is required.
Based on our simulation results, convolutional layer dominates the computational resources in neural network applications. Convolutional layer is replaced with matrix multiplication by lowering. In this paper, we estimate parallelism of each network model. This estimation can be used to determine the number of SIMD lane for neural network accelerator.
Based on our simulation results, convolutional layer dominates the computational resources in neural network applications. Convolutional layer is replaced with matrix multiplication by lowering. In this paper, we estimate parallelism of each network model. This estimation can be used to determine the number of SIMD lane for neural network accelerator.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 배경
Ⅲ. 알고리즘 분석
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
참고문헌 (0)
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