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저자정보
김보열 (서울대학교) 류수정 (SK 텔레콤) 이혁재 (서울대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2021년도 대한전자공학회 하계종합학술대회 논문집
발행연도
2021.6
수록면
129 - 132 (4page)

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Due to the growing interest in accelerating deep learning training, vector processors are becoming an essential element in deep learning accelerators. In this paper, unlike previous studies focused on matrix multiplication accelerator, the effect of the register file size in the vector processor on the performance of the entire accelerator was investigated. Results show that the vector processor with 16-entry register file can achieve the best energy efficiency for given workloads, which is 45% smaller and 53% power efficient compared to the 32-entry register file baseline architecture with same performance.

목차

Abstract
I. 서론
II. 배경
Ⅲ. 딥러닝 가속기 용 벡터프로세서 레지스터 파일 크기 탐색
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
V. 감사의 글
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