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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 김태환
- 발행연도
- 2022
- 저작권
- 한국항공대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수7
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본 연구에서는 이진화 된 컨벌루션 신경망을 위한 구성 가능한 주소 변환 기반의 추론 프로세서를 설계하고 구현하였다. 기존에 메모리 접근을 위해 사용되던 주소 계산 기반의 주소 생성 방식과 다르게 제안하는 주소 변환 기반의 주소 생성 방식은 덧셈 또는 곱셈이 아닌 bit 단위의 operation으로써 처리된다. 따라서 해당 방식은 프로세서 상의 구현을 위해 요구되는 자원 량을 낮추고 Logic Delay를 감소시킬 수 있어 추론 프로세서의 효율적인 구현을 가능하게 한다. 제안하는 주소 생성 방식은 이진화 된 컨벌루션 신경망을 구성하는 각 블록의 성질에 따른 구성 가능한 주소 변환을 적용하여 임의의 모델을 효과적으로 지원할 수 있다. 제안하는 주소 생성 방식에 기반하여 설계된 프로세서는 저비용 FPGA인 MAX10 FPGA에서 3.6 K 개의 Logic Elements만을 사용하여 구현되었으며, 54.6 MOP/s/LUT의 높은 Resource Efficiency를 달성한다.
목차
제１장 서 론 11.1 연구 배경 11.2 논문의 구성 5제２장 Conventional Address Generation Scheme 62.1 BCNN을 위한 추론 프로세서의 일반적인 구조 62.2 주소 계산 기반의 주소 생성 방식 92.3 기존의 주소 생성방식의 문제점 132.4 새로운 주소 생성 방식의 필요성 17제３장 Proposed Address Generation Scheme 183.1 제안하는 주소 생성 방식 183.2 제안하는 주소 생성 방식의 문제점 203.2.1 다양한 BCNN 모델의 지원 203.2.2 요구되는 메모리 양의 증가 233.3 제안하는 주소 생성 방식의 문제점의 해결방안 253.3.1 구성 가능한 주소 변환 기능 253.3.2 실질적인 BCNN 모델에서의 적용 283.4 범용적인 주소 생성 방식과의 비교 403.4.1 Direct Address Mapping 403.4.2 Direct Memory Access 413.5 제안하는 주소 생성 방식에 기반한 프로세서의 구조 433.5.1 주소 생성 Logic 433.5.2 제안하는 주소 생성 방식 기반의 프로세서 아키텍처 473.5.3 BCNN 추론 시스템 51제４장 추론 프로세서의 구현 결과 554.1 구현 결과 554.2 성능 비교 58제５장 결론 62참 고 문 헌 64ABSTRACT 72
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