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J-GLOBAL ID：201702292225385490   整理番号：17A1444080

高スループットとエネルギー効率のためのFPGA加速の深い畳込みニューラルネットワーク【Powered by NICT】

FPGA-accelerated deep convolutional neural networks for high throughput and energy efficiency

著者 (6件)： Qiao Yuran (Department of Computer, State Key Laboratory of High Performance Computing, National University of Defense Technology, Changsha, Hunan, China) ,  Shen Junzhong (Department of Computer, State Key Laboratory of High Performance Computing, National University of Defense Technology, Changsha, Hunan, China) ,  Xiao Tao (Department of Computer, State Key Laboratory of High Performance Computing, National University of Defense Technology, Changsha, Hunan, China) ,  Yang Qianming (Department of Computer, State Key Laboratory of High Performance Computing, National University of Defense Technology, Changsha, Hunan, China) ,  Wen Mei (Department of Computer, State Key Laboratory of High Performance Computing, National University of Defense Technology, Changsha, Hunan, China) ,  Zhang Chunyuan (Department of Computer, State Key Laboratory of High Performance Computing, National University of Defense Technology, Changsha, Hunan, China)
資料名： Concurrency and Computation: Practice & Experience  (Concurrency and Computation: Practice & Experience)
巻： 29  号： 20  ページ： ROMBUNNO.3850  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2542A  ISSN： 1532-0626  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 深い畳込みニューラルネットワーク(CNN)における最近のブレークスルーは,両方の視覚と聴覚システムの精度における大きな改善をもたらした。深部構造と多数のパラメータにより特性化した,深いCNNは今日の計算性能に挑戦している。フィールドプログラマブルゲートアレイの形でハードウェア特殊化は計算性能における主要な飛躍への有望な経路を提供する高エネルギー効率を達成した。本論文では,Xilinx Zynq zq7045FPGA SoCを用いた深いCNNを加速に焦点を当てた。最も計算上の作業負荷は行列乗算に変換できるので,マトリックス乗算器アクセラレータアーキテクチャを採用した。変換オーバヘッドを除去するために設計した専用ユニット。また,CNNのメモリアクセスパターンに応じてカスタマイズしたメモリシステムを設計した。アプリケーション開発者により容易に使用可能な加速器にするために,著者らの加速器はCaffe,深いCNNの広く使用されているソフトウェアフレームワークを支持した。異なるCNNモデルは,加速器によって採用された,良好な性能可搬性であった。実験結果は,CNN,画像分類の典型的な応用のための77.8GFLOPSの平均全体を達成したが,エネルギー効率はNvidia K20GPGPUよりも4.7倍良いことを示した。Copyright 2017 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *FPGA ,  記憶方式 ,  聴覚 ,  *畳込み ,  *ニューラルネットワーク ,  加速器 ,  キャラクタリゼーション ,  *エネルギー効率 ,  カスタム化 ,  視覚 ,  可搬型 ,  ハードウェア
準シソーラス用語： 画像分類 ,  アプリケーション開発 ,  システムオンチップ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： CNN ,  加速器 ,  FPGA ,  マトリックス乗算器 ,  Caffe

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 高スループット ,  エネルギー効率 ,  FPGA ,  加速 ,  畳込みニューラルネットワーク