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재구성 가능한 모듈 기반 CNN 가속기 구현 = An Implementation of a Reconfigurable Module-based CNN Accelerator
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학술지명
한국정보기술학회논문지(Journal of Korean Institute of Information Technology)
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2022
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Korean
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KCI등재
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학술저널
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69-79(11쪽)
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본 논문에서는 CNN(Convolutional Neural Network)을 구성하는 주요 연산 모듈을 모듈 제어 명령어를 통해 구동함으로써 네트워크를 구현할 수 있는 CNN 가속기를 제안한다. 모듈 기반 CNN 가속기는 합성곱(Convolution), 풀링(Pooling) 등 CNN의 주요 연산 모듈로 구성되어 있으며, 프로세서에서 모듈 제어 명령어를 통해 네트워크 구성에 필요한 연산 모듈을 선택 및 내부 파라미터를 설정 할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 모듈 기반 CNN 가속기를 사용하여 Xilinx SoC형 FPGA에 ResNet-18을 구현하였으며 CNN 프레임워크 모델인 PyTorch와 C 기반 검증 모델을 사용하여 출력 결과를 비교 검증하였다. 실험결과, CNN 가속기의 추론 결과는 92.87%의 정확도를 보였다.
더보기In this paper, we propose a CNN(convolution neural network) accelerator that can implement a network by driving main computation modules constituting the CNN through module control commands. The module-based CNN accelerator consists of CNN's main computation modules such as convolution and pooling, and the processor can select the computation module required for network configuration and set internal parameters through module control commands. In this paper, ResNet-18 was implemented on a Xilinx SoC-type FPGA using the proposed module-based CNN accelerator, and the output results were compared and verified using PyTorch, a CNN framework model, and a C-based verification model. As a result of the experiment, the inference result of the CNN accelerator showed an accuracy of 92.87%.
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연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2022 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2019-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2016-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2012-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2009-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2008-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2006-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.45 | 0.45 | 0.39 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.38 | 0.35 | 0.566 | 0.16 |
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