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J-GLOBAL ID：202002242486908318   整理番号：20A0318605

CNNアクセラレータSNACCの実チップ評価

著者 (5件)： 戸村遼平 (慶応大) ,  小島拓也 (慶応大) ,  天野英晴 (慶応大) ,  坂本龍一 (東大) ,  近藤正章 (東大)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 119  号： 286(CPSY2019 41-51)(Web)  ページ： 65-70 (WEB ONLY)  発行年： 2019年11月06日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： SNACC(Scalable Neuro Accelerator Core with Cubic integration)はディープニューラルネットワーク向けのアクセラレータであり,through chip interface(TCI)と呼ばれるチップ間通信の技術を用いることで複数枚のチップを積層した際に更なる性能の向上が期待できる.本論文では実チップ実装と実チップ評価を行う.SNACCは4つのSIMDコアで構成されており,重みデータの共有のため分散型メモリ構造をとりTCIを兼ねそなえている.実チップ評価はRenesas Electronics65nm SOTB(Silicon On Thin Box)CMOSテクノロジを用いたチップで行われた.結果として比較的単純なCNNであるLeNetが50MHzで0.9Vで動作することが確認できた.消費電力は10mW未満であり,2mWのリーク電力はあるもののフォワードボディバイアスをかけることで15%性能を向上させることができた.SNACCはMIPS R3000組み込みプロセッサに対して20倍以上の高い性能を発揮した.(著者抄録)

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  データ処理システム ,  SIMD ,  CMOS ,  機械学習 ,  電子技術 ,  *ハードウェア設計 ,  性能評価 ,  アクセラレータ ,  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 ,  深層学習
準シソーラス用語： CNN ,  TCI【チップ間接続技術】 ,  三次元積層化技術

分類 (1件)： ディジタル計算機方式一般  (JC02010O)

引用文献 (12件)：

• Y.-H. Chen, T. Krishna, Joel S.Emer, and V. Sze, “Eyeriss: An energy-efficient reconfigurable accelerator for deep convolutional neural networks,” IEEE Journal of Solid-State Circuits, vol.52, no.1, pp.127-138, 2017.
• Y. Chen and et.al, “Dadiannao: A machine-learning supercomputer,” 2014 47th Annual IEEE/ACM International Symposium on Microarchitecture, pp.609-622, 2014.
• S.Han, X.Liu, H.Mao, J.Pu, and A.Pedram, “Eie: Efficient inference engine on compressed deep neural network,”43rd Intenernational Symposium on Computer Architecture, pp.243-254, 2016.
• R.Sakamoto, R.Takata, J.Ishii, M.Kondo, H.Nakamura, T.Ohkubo, T.Kojima, and H.Amano, “The design and implementation of scalable deep neural network accelerator cores,” Proc. of IEEE 11th International Symposium on Embedded Multicore/Many-core Systems-on-Chip (MCSoC-17), pp.13-20, Sept. 2017.
• A. Krizhevsky, I. Sutskever, and G.E. Hinton, “Imagenet classification with deep convolutional neural networks,” Advances in Neural Information Processing Systems 25, pp.1097-1105, 2012.

タイトルに関連する用語 (3件)： CNN ,  アクセラレータ ,  評価