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J-GLOBAL ID：201702227983746709   整理番号：17A0966522

FlexFlow:畳込みニューラルネットワークのための柔軟なデータフロー加速器アーキテクチャ【Powered by NICT】

FlexFlow: A Flexible Dataflow Accelerator Architecture for Convolutional Neural Networks

著者 (6件)： Lu Wenyan ,  Yan Guihai ,  Li Jiajun ,  Gong Shijun ,  Han Yinhe ,  Li Xiaowei
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： HPCA  ページ： 553-564  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 畳込みニューラルネットワーク(CNN)はverycomputation集約的である。最近,CNN固有並列性に基づくCNN加速器の多くを提案した。しかし,エンジン計算と支配的な並列型CNN負荷ので支えられた平行型の間の大きな不整合であることを観察した。この不整合は,既存の加速器の資源利用率を著しく劣化させる。本論文では,不整合を緩和するための特徴マップ,ニューロン,シナプス並列間の相補的効果に影響力を及ぼし得るaflexibleデータフローアーキテクチャ(FlexFlow)を提案した。六典型的な実用的な負荷の設計を評価し,三種類の最新加速器構成と比較したII10x性能高速化と10x電力効率改善を得た。FlexFlowである成長計算エンジンスケールで高度にスケーラブルである。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 効率化 ,  不整合 ,  シナプス ,  *計算機アーキテクチャ ,  *畳込み ,  高速化 ,  *ニューラルネットワーク ,  電力 ,  集中化 ,  ニューロン ,  *加速器
準シソーラス用語： 特徴マップ ,  *データフロー , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (4件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  データフロー ,  加速器 ,  アーキテクチャ