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J-GLOBAL ID:201902213219282836   整理番号:19A0370616

近似計算による音声認識のためのエネルギー効率の良い再構成可能なハイブリッドDNNアーキテクチャ【JST・京大機械翻訳】

An Energy-efficient Reconfigurable Hybrid DNN Architecture for Speech Recognition with Approximate Computing
著者 (7件):
資料名:
巻: 2018  号: DSP  ページ: 1-5  発行年: 2018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)
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本論文では,音声認識のためのハイブリッド深ニューラルネットワーク(DNN)と,DNNを加速するための近似計算によるエネルギー効率の良い再構成可能アーキテクチャを提案した。ハイブリッドDNNは2つのネットワークモデルから成る:20のキーワード認識のための二値重みネットワーク(BWN);高精度共通単語認識の音響モデルを処理するための再帰ニューラルネットワーク(RNN)。ハイブリッドDNNを加速し,エネルギーコストを低減するために,近似計算ユニットを含むディジタルアナログ混合再構成可能アーキテクチャを提案した。ビットごとの近似計算のためのアナログ多鎖遅延加算ユニットを有するBWN加速器と,異なる計算精度要求のための近似乗算ユニットを有するRNN加速器を用いた。TSMC 28nm HPC+プロセス技術による実装とシミュレーションにより,提案アーキテクチャのエネルギー効率は20キーワード認識に対して163.8TOPS/W,共通単語認識に対して3.3TOPS/Wを達成できた。本研究では,Art-of-Artアーキテクチャと比較して,近似計算によりエネルギー効率において1.7X以上の性能を達成した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (1件):
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図形・画像処理一般 
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