2024-03-29T22:52:18Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:002254672024-03-29T05:26:34Z01164:02036:11089:11180
設計空間探索ツールによる推論用CNNデザイン自動生成フローの提案Automation flow for generation of CNN inference using design space explorerjpnシステム設計・製造関連手法http://id.nii.ac.jp/1001/00225358/Technical Reporthttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=225467&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2023 by the Information Processing Society of Japan日本電気株式会社日本電気株式会社日本電気株式会社酒井, 完中村, 寿彦近藤, 克彦近年,組込み機器上で CNN 推論処理を行うニーズが急速に広まっている一方,性能要件を満たすハードウェアの短期間生成が困難という課題がある.本稿では,高位合成ツール CyberWorkBench(R) 上に構築した CNN 推論用ライブラリや設計空間探索ツール等で構成される CNN 自動生成フローを提案することにより上記課題の解決を図る.本ライブラリにおいては,物理チャネル数・パイプライン粒度等のパラメータ調整を行うことで様々な HW 性能を持つデザイン生成が可能であり,設計空間探索ツールではそのパラメータを探索することで,所望の HW 性能を満たすデザインの自動生成が可能である.本提案フローの実適用例を示し,与えた性能制約を満たす設計空間探索結果が得られたことにより,本提案フローの有用性を明らかにした.Recently, the needs to implement CNN inference on embedded devices have been rapidly increasing while it has been more and more difficult to get hardware designs that meet performance requirement in a short time. To tackle with this problem, in this paper, we have proposed automation flow for generation of CNN inference on FPGA which is composed of design space explorer and CNN library for hi-level synthesis tool CyberWorkBench(R). This CNN library can generate designs with various range of hardware performances by adjusting parameters such as the number of physical channels and pipeline granularity which are adjusted by design space explorer to meet performance requirement specified by users. Experimental result has shown that by applying this proposed flow to CNN example, generated FPGA designs has met performance requirement specified in the design space explorer.AA11451459研究報告システムとLSIの設計技術(SLDM)2023-SLDM-20220172023-03-162188-86392023-03-14