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J-GLOBAL ID:201702252299020608   整理番号:17A1650991

AEPE深部CNNのための面積と電力効率の良いRRAMクロスバ加速器【Powered by NICT】

AEPE: An area and power efficient RRAM crossbar-based accelerator for deep CNNs
著者 (10件):
資料名:
巻: 2017  号: NVMSA  ページ: 1-6  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:
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深い畳込みニューラルネットワーク(CNN)は,物体認識および分類タスクに大きな精度を示した。深CNNは計算集中アルゴリズムは,多くのカスタマイズされたRRAMクロスバー加速器は深いセルラニューラルネットワークにおける計算要求を満たすために提案されているが,面積コストと電力消費は,RRAMクロスバー加速器のための大きな課題が残っている。本研究では,面積と深いCNNのための電力効率の良いRRAMクロスバー加速器を提案した。オンチップバッファとオンチップネットワークの面積コストを減少させることにより面積効率を改善した。電力効率は使用済みディジタル-アナログ変換器(DAC)数を減少させて深いCNNの精度と電力コストアナログ/ディジタル変換器(ADC)の間のトレードオフを均衡させることにより改善された。実験結果は,提案した加速器は,最先端のRRAMクロスバー加速器による2.71×と面積効率電力効率を改善2.41×,精度損失は0.5%以下であることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
パターン認識  ,  ニューロコンピュータ 

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