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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제27권 제1호
- 발행연도
- 2021.1
- 수록면
- 62 - 67 (6page)
- DOI
- 10.5626/KTCP.2021.27.1.62
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Convolution Neural Network 가속기는 AI시대에 중요한 요소 중 하나로 떠오르게 되었다. CNN 가속기의 내부 구성을 몇 가지로 나눈다면 연산을 위한 Multiplier-Accumulator (MAC unit), 데이터 저장을 위한 SRAM, 데이터 이동을 위한 메모리 인터페이스 그리고 제어 로직으로 구분할 수 있다. 다양한 CNN 가속기들의 경우, 각기 다른 공정과 동작 주파수를 기준으로 제안되었으며, 또한 아키텍처 형태에 따라 내부 MAC unit의 수와 SRAM의 크기가 매우 큰 차이를 갖는 형태로 구성되어있다. 각 가속기들의 기본 사양으로 면적, 에너지, 성능을 비교하였을 때는 공정이나 동작 주파수 등 여러 조건들에 의해서 아키텍처에 따른 정량적인 비교가 용이하지 않게 된다. 따라서, 본 논문에서는 다양한 CNN 가속기에서 여러 조건들을 동일하게 재구성하였을 때, ResNet-50 추론 동작 시에 요구되는 면적, 에너지, 성능을 비교하여 아키텍처의 특징과 경향성을 분석하였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 본론
3. 결론 및 향후 연구방향
References
참고문헌 (8)
참고문헌 신청
Y.-H. Chen, T. Krishna, J. S. Emer, and V. Sze, "Eyeriss: An energy-efficient reconfigurable accelerator for deep convolutional neural networks," IEEE journal of solid-state circuits, Vol. 52, No. 1, pp. 127-138, 2016.
NVIDIA, The NVIDIA Deep Learning Accelerator, Available at http://nvdla.org/, 2018.
N. P. Jouppi et al., "In-datacenter performance analysis of a tensor processing unit," Proc. of the 44th Annual International Symposium on Computer Architecture, pp. 1-12, 2017.
A. Parashar et al., "Timeloop: A systematic approach to dnn accelerator evaluation," 2019 IEEE International Symposium on Performance Analysis of Systems and Software (ISPASS), pp. 304-315, 2019.
Synopsys, Synopsys Armenian Education Department (SAED) 32nm Generic Library, Available at https://www.synopsys.com/.
NVIDIA, The NVIDIA Deep Learning Accelerator, Available at http://nvdla.org/, 2018.
N. P. Jouppi et al., "In-datacenter performance analysis of a tensor processing unit," Proc. of the 44th Annual International Symposium on Computer Architecture, pp. 1-12, 2017.
A. Parashar et al., "Timeloop: A systematic approach to dnn accelerator evaluation," 2019 IEEE International Symposium on Performance Analysis of Systems and Software (ISPASS), pp. 304-315, 2019.
Synopsys, Synopsys Armenian Education Department (SAED) 32nm Generic Library, Available at https://www.synopsys.com/.
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