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J-GLOBAL ID：202002239328240396   整理番号：20A1796070

CMP-PIM エネルギー効率の良いコンパレータベースのプロセシングインメモリニューラルネットワーク加速器【JST・京大機械翻訳】

CMP-PIM an energy-efficient comparator-based processing-in-memory neural network accelerator

著者 (4件)： Angizi Shaahin (University of Central Florida) ,  He Zhezhi (University of Central Florida) ,  Rakin Adnan Siraj (University of Central Florida) ,  Fan Deliang (University of Central Florida)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： DAC ’18  ページ： 1-6  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0698C  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： 本論文では,CMPNETと呼ばれる新しいハードウェア指向コンパレータベースのディープニューラルネットワークを効率的に実行するために,エネルギー効率の良い高速コンパレータベースの処理インメモリアクセラレータ(CMP-PIM)を提案した。深さ方向分離可能畳込みと組み合わせた局所バイナリパターン特徴抽出法に触発されて,著者らは,より効率的でより少ない複雑な比較と加算で,畳み込み層における計算集約的乗算を置き換えることによって,既存の畳込みニューラルネットワーク(CNN)アルゴリズムを最初に修正した。次に,SOT-MRAMに基づく基本処理ユニットとして並列計算メモリサブアレイを用いるCMP-PIMを提案した。CMP-PIM加速器性能を,最近のCNN加速器設計による異なるデータセットと比較した。SVHNデータセットの密接な推論精度により,CMP-PIMはCNNおよび局所バイナリCNN(LBCNN)と比較して,それぞれ,94×および3×良好なエネルギー効率を得ることができた。さらに,同じネットワーク構成を有するCNN-ベースラインと比較して4.3×スピードアップを達成した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *加速器 ,  畳込み ,  特徴抽出 ,  コンパレータ ,  乗算 ,  並列演算 ,  ハードウェア ,  処理装置 ,  基準線 ,  高速化 ,  エネルギー効率 ,  ネットワークアーキテクチャ
準シソーラス用語： ディープニューラルネットワーク ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： CMP ,  PIM ,  エネルギー効率 ,  コンパレータ ,  加速器