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저자정보
서정윤 (국립금오공과대학교) 이종윤 (국립금오공과대학교) 박성준 (국립금오공과대학교) 이하림 (국립금오공과대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2024년도 하계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2024.5
수록면
210 - 213 (4page)

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딥러닝 기술을 산업 및 실생활에 적용하기 위해서는 대량의 데이터를 실시간으로 추론할 수 있어야 한다. 그러나, 딥러닝 네트워크 추론 과정에서 GPU를 사용하는 것이 효율적이지 않다는 사실이 대두됨에 따라, 추론용 AI 반도체 기술 개발 및 연구에 대한 관심도가 높아지고 있다. 이에 본 논문에서는 딥러닝 네트워크 중 하나인 완전연결 네트워크 (fully-connected network)의 하드웨어 구현을 위한 아키텍처 소개 및 딥러닝 네트워크 가중치를 양자화하는 방법에 대해 설명한다. 이를 바탕으로 소프트웨어 프레임워크인 파이토치로 구현한 완전연결 네트워크의 CPU 및 GPU에 대한 소프트웨어 추론 성능과 Verilog HDL을 이용해 회로로서 구현한 AI 하드웨어 가속기의 추론 성능을 비교 분석한다.
#AI hardware inference #artificial neural network #Verilog HDL #deep learning

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 완전연결 네트워크 하드웨어 가속기 구현
Ⅲ. 소프트웨어 학습 및 하드웨어 가속기 성능 평가 및 비교
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 계획
참고문헌

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