文献

J-GLOBAL ID：201702264803397083   整理番号：17A1356810

X NOR POP:広いIO2DRAMにおける二元畳込みニューラルネットワークのための処理におけるメモリアーキテクチャ【Powered by NICT】

XNOR-POP: A processing-in-memory architecture for binary Convolutional Neural Networks in Wide-IO2 DRAMs

著者 (4件)： Jiang Lei (Indiana University Bloomington, United States of America) ,  Kim Minje (Indiana University Bloomington, United States of America) ,  Wen Wujie (Florida International University, United States of America) ,  Wang Danghui (Northwestern Polytechnical University, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ISLPED  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： 限られたハードウェア資源と低電力収支によるモバイル機器における計算集約とパラメータの豊富な畳込みニューラルネットワーク(CNN)を採用するために挑戦的である。複数同時に走るアプリケーションをサポートするために,一つのモバイル端末がリアルタイムで複数のCNN試験を同時に実行する必要がある。合理的なハードウェアおよび電力コストで多用途に役立つとき以前の解法では,十分に高いフレームレートを保証できない。本論文では,広いIO2DRAMにおける新たな二値CNN試験を処理するために新しいプロセスにおけるメモリアーキテクチャを提案した。最新加速器と比較して,著者らの設計は小さなハードウェアおよび電力オーバヘッドで4×~11×によるCNN試験性能を改善した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *記憶構造 ,  集中化 ,  ハードウェア ,  応用プログラム ,  *畳込み ,  加速器 ,  *ニューラルネットワーク ,  電力
準シソーラス用語： フレームレート ,  電力価格 ,  実時間 ,  モバイルデバイス ,  低電力化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： POP ,  畳込みニューラルネットワーク ,  メモリアーキテクチャ