WEKO3
アイテム
CNNのクラスタリングによる圧縮と推論アクセラレータの検討
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/217169
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/217169dd7113dc-99ba-4c11-a9f0-d51740155cdd
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-SLDM22198015.pdf (1.8 MB)
|
Copyright (c) 2022 by the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers This SIG report is only available to those in membership of the SIG.
|
|
| SLDM:会員：¥0, DLIB:会員：¥0 | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2022-03-03 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | CNNのクラスタリングによる圧縮と推論アクセラレータの検討 | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | ニューラルネットワーク | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||||
| 資源タイプ | technical report | |||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 東京大学大学院情報理工学系研究科 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 東京大学大学院情報理工学系研究科 | ||||||||||
| 著者名 |
空閑, 康太
× 空閑, 康太
× 高前田, 伸也
|
|||||||||
| 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) はコンピュータビジョンの分野で頻出である．近年は IoT デバイスの普及により組込みシステムでの需要も高い．FPGA 実装も多く試みられているが，CNN のパラメタ数は膨大なため，限られたリソース下ではパラメタをオフチップメモリに格納し，計算で必要となるたびに取得することがほとんどである．本稿では，量子化後のカーネルが類似することに着目し，畳み込み演算を組み合わせ回路として展開する，外部メモリアクセス不要なアーキテクチャについて検討を行った．また，このアーキテクチャに適した，クラスタリ ングと量子化を含む圧縮アルゴリズムを提案，評価し，精度と圧縮のトレードオフを明らかにした． | |||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
| 収録物識別子 | AA11451459 | |||||||||
| 書誌情報 |
研究報告システムとLSIの設計技術（SLDM） 巻 2022-SLDM-198, 号 15, p. 1-6, 発行日 2022-03-03 |
|||||||||
| ISSN | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||
| 収録物識別子 | 2188-8639 | |||||||||
| Notice | ||||||||||
| SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||||
| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
