Zero-skipping을 적용한 MNIST 분류 CNN 구현

한성현; 정준모

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자료유형: 학술저널

저자정보: 한성현 (Seokyeong University) 정준모 (Seokyeong University,)

저널정보: 한국전기전자학회 전기전자학회논문지 전기전자학회논문지 제22권 제4호

발행연도: 2018.12

수록면: 1,238 - 1,241 (4page)

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본 논문에서는 zero-skipping을 적용한 MNIST 분류 CNN을 구현했다. CNN의 activation에서 0이 30∼40% 나오고, 0은 MAC연산에 영향을 끼치지 않기 때문에 0을 branch를 통해 skip하게 되면 성능 향상을 시킬 수 있다. 그러나 컨볼루션 레이어에서는branch를 통해 skip하게 되면 성능 하락이 발생한다. 그에 따라 컨볼루션 레이어에서는 연산의 영향을 미치지 않는 NOP을 주어연산을 skip하고 풀리 커넥티드 레이어에서는 branch를 통해 skip했다. 기존의 CNN보다 약 1.5배의 성능 향상을 확인했다.

#GPU #MNIST #CNN #Zero-skipping

참고문헌 (4)

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[학위논문] - Kwanho Lee / 2017 / A Design of a SIMT architecutre based GP-GPU for parallel acceleration of algorithms / Master / Seokyeong University

[학술대회논문] - SeongHyun Han / 2018 / GPGPU performance enhancement through master scheduler design with priority / 2018 IKEEE Summer Conference

[학술지(정기간행물)] - Albericio / 2016 / Cnvlutin: Ineffectualneuron-free deep neural network computing / ACM SIGARCH Computer Architecture News 44 (3)

[학술대회논문] - Sang-il Lee / 2017 / Implementation of Numerical CNN using GPGPU / 2017 IKEEE Summer Conference

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