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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.11
- 수록면
- 39 - 47 (9page)
- DOI
- 10.5573/ieie.2021.58.11.39
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Capsule Network (CapsNet) 모델은 등가성을 가지기 때문에 이미지의 방향 및 크기 등의 변화에 강인한 추론이 가능하다고 알려져 있다. 하지만 추론 알고리즘의 높은 연산 복잡도로 인해 한정된 자원을 가진 FPGA에서의 효율적인 구현이 어렵다. 본 연구는 한정된 자원을 갖는 FPGA에서의 CapsNet 기반의 효율적인 추론 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템을 위하여 추론 알고리즘을 고정 소수점 최적화하였고, 활성화 함수의 변형을 통해 초월 함수의 사용을 피했다. 또한, 추론 알고리즘의 일부 병목 단계들을 고속으로 수행하기 위한 전용의 Component들을 구현하여, 시스템에 집적하였다. 제안된 CapsNet 추론 시스템은 6348개의 ALM, 163K-bit BRAM, 3개의 DSP로 Intel Cyclone V FPGA에서 구현되었다. 순수 소프트웨어 구현 대비 193배 빠른 추론 속도를 보이며, 2.35 GOP/s/DSP를 달성한다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. CapsNet 추론 알고리즘
Ⅲ. 제안하는 CapsNet 추론 시스템
Ⅳ. 구현 결과
Ⅴ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
G. E. Hinton / 2011 / Transforming autoencoders / Proc. Int. Conf. Artificial Neural Networks :44~51
S. Sabour / 2017 / Dynamic routing between capsules / Proc. Conf. Neural Information Processing Systems :3859~3869
L. Bai / 2020 / A CNN Accelerator on FPGA Using Depthwise Separable Convolution / IEEE Trans. Circuits and Systems II 65(10):1415~1419
H. Li / 2016 / A High Performance FPGA-based Accelerator for Large-Scale Convolutional Neural Networks / Proc. Int. Conf. Field Programmable logic and Applications :1~9
Y. Ma / 2018 / Optimizing the Convolution Operation to Accelerate Deep Neural Networks on FPGA / IEEE Trans. Very Large Scale Integration Systems 26(7):1354~1367
S. Sabour / 2017 / Dynamic routing between capsules / Proc. Conf. Neural Information Processing Systems :3859~3869
L. Bai / 2020 / A CNN Accelerator on FPGA Using Depthwise Separable Convolution / IEEE Trans. Circuits and Systems II 65(10):1415~1419
H. Li / 2016 / A High Performance FPGA-based Accelerator for Large-Scale Convolutional Neural Networks / Proc. Int. Conf. Field Programmable logic and Applications :1~9
Y. Ma / 2018 / Optimizing the Convolution Operation to Accelerate Deep Neural Networks on FPGA / IEEE Trans. Very Large Scale Integration Systems 26(7):1354~1367
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