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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.6
- 수록면
- 2,735 - 2,739 (5page)
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As deep learning operations are computationally intensive due to large datasets and complex model architectures, these operations necessitate an efficient computational structure. 2D-SIMD is one of the widely used computational structures in deep learning, and it enables high-speed processing by processing multiple operations simultaneously. However, the 2D-SIMD structure has performance limitations from computational dependencies, computational intensity, and systematic bottlenecks. These limitations hinder the acceleration of computational processing in deep learning applications.
In this paper, we propose an optimal frequency search technique to overcome the performance limitations of 2D-SIMD structures. The optimal frequency search technique can minimize power consumption by selecting the frequency that uses the least amount of power while minimizing the performance degradation. In addition, we further propose a technique that improves the processing speed by applying a higher operating frequency for operations with high computational intensity.
In this paper, we propose an optimal frequency search technique to overcome the performance limitations of 2D-SIMD structures. The optimal frequency search technique can minimize power consumption by selecting the frequency that uses the least amount of power while minimizing the performance degradation. In addition, we further propose a technique that improves the processing speed by applying a higher operating frequency for operations with high computational intensity.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 배경
Ⅲ. 본론
Ⅳ. 결과
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
참고문헌 (0)
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