WEKO3
アイテム
部分積の効率的な累算によりメモリ容量を削減した畳み込み演算アクセラレータ
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/206634
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/206634b15d1af9-39c1-4ed2-80de-e01929dfd042
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-DAS2020006.pdf (1.7 MB)
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Copyright (c) 2020 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | Symposium(1) | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2020-08-31 | |||||||||||
| タイトル | ||||||||||||
| タイトル | 部分積の効率的な累算によりメモリ容量を削減した畳み込み演算アクセラレータ | |||||||||||
| 言語 | ||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||
| キーワード | ||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||
| 主題 | 機械学習HW | |||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 京都大学大学院情報学研究科 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 京都大学大学院情報学研究科 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 京都大学大学院情報学研究科 | ||||||||||||
| 著者名 |
徐, 宏傑
× 徐, 宏傑
× 塩見, 準
× 小野寺, 秀俊
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| 論文抄録 | ||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||
| 内容記述 | 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）では，メモリと PE 間の畳み込み層内でのデータ移動が最もエネルギーを消費する．本稿では，畳み込み処理のためのメモリアクセス数とオンチップバッファ容量の両方を最適化する畳み込み処理データフローを提案する．このデータフローに基づいて，オンチップバッファ容量を削減した CNN アクセラレータを設計した．評価実験を行った結果，提案する CNN アクセラレータは，既存の CNN アクセラレータと同じデータスループットにおいて，オンチップバッファ使用量を 2.5 分の 1 に削減し，エネルギー効率は 3.1 倍に向上した．提案アーキテクチャは，ほぼ一定のオンチップバッファ容量でより高いデータスループットを実現することが可能である． | |||||||||||
| 書誌情報 |
DAシンポジウム2020論文集 巻 2020, p. 28-35, 発行日 2020-08-31 |
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| 出版者 | ||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||||
