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저자정보
유주원 (충남대학교) 권진세 (충남대학교) 김형신 (충남대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2021 한국컴퓨터종합학술대회 논문집
발행연도
2021.6
수록면
685 - 687 (3page)

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2022

뉴럴네트워크 가속기에서의 추론 연산 최적화 기법
유주원 컴퓨터공학과 2022.01 학위논문

2021

뉴럴 네트워크 가속기의 추론 정확도 향상을 위한 타일 기반 양자화 기법
유주원 ,  권진세 ,  김형신 한국정보과학회 학술발표논문집 2021.06 학술대회자료

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뉴럴 네트워크 가속기에는 다양한 행렬 곱셈 가속회로가 존재하며, 한 번에 많은 연산을 수행하기 때문에 딥러닝 모델의 추론 속도를 향상시킬 수 있다. 가속기 중에 VTA(Versatile Tensor Accelerator)에는 8비트 정수형 행렬 곱셈 가속회로가 존재하고, 회로의 크기 및 타입에 맞게 데이터를 입력해주어야 한다. 입력 데이터를 8비트 정수형 데이터로 사용하려면 양자화를 통한 변환이 필요하다. 딥러닝 모델 추론에서 양자화를 활용하는 방법은 레이어 기반, 채널 기반 등 다양하게 연구되었지만, VTA의 행렬 곱셈 회로는 타일 기반이므로 양자화 시 오차가 발생한다. 본 논문에서는 V ... 전체 초록 보기

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