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학술저널
저자정보
김수민 (서울시립대학교) 안태윤 (서울시립대학교) 이영민 (서울시립대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.50 No.2
발행연도
2023.2
수록면
111 - 126 (16page)
DOI
10.5626/JOK.2023.50.2.111

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본 논문에서는 HLS(High Level Synthesis)를 사용하여 개발, 검증이 쉬우면서 확장 가능한 CNN(Convolution Neural Network) 가속기를 설계하였다. DRAM 접근량을 줄이기 위한 타일 버퍼와 2차원 PE 배열을 가지는 weight stationary 가속기 구조를 설계하고, HLS의 디렉티브를 통해 PE 및 태스크 병렬성을 효율적으로 활용하는 가속기를 구현하였다. 한편, DRAM 접근을 생략할 수 있는 경우, 동적으로 타일 버퍼에서 데이터 재사용할 수 있도록 HLS 라이브러리의 Stream(FIFO)을 이용하여 구현하였다. 이를 통해 32×32 PE에서 13.7% 가속하여, Xilinx Alveo U200 FPGA에서 ResNet50 추론을 49 ms까지 가속하였다. Vitis HLS를 통해 PE의 개수를 손쉽게 확장하여, 서버 수준인 64×64 PE까지 835 GOPS의 성능 및 35.3 GOPS/W의 전력효율을 보이는 것을 확인하였다.
#CNN 가속기 #데이터 재사용 #CNN acceleration #high-level synthesis #FPGA #data reuse

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. 연구배경
4. 제안하는 가속기의 설계 및 구현
5. 실험
6. 결론
References

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