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J-GLOBAL ID：202002264284385359   整理番号：20A2083735

FPGA上の畳込みニューラルネットワークのコードベースソフトマックス加速法【JST・京大機械翻訳】

Cordic-based Softmax Acceleration Method of Convolution Neural Network on FPGA

著者 (5件)： Cao Yongxiang (College of Information and Electrical Engineering, China Agricultural University, Key Laboratory of Agricultural Informatization and Standardization, Ministry of Agriculture and Rural Affairs, China Agricultural University,Beijing,China) ,  Xiao Wan’ang (Institute of Semiconductors Chinese Academy of Sciences, Center of Materials Science and Optoelectronics Engineering, University of Chinese Academy of Sciences,Beijing,China) ,  Jia Jingdun (College of Information and Electrical Engineering, China Agricultural University, Key Laboratory of Agricultural Informatization and Standardization, Ministry of Agriculture and Rural Affairs, China Agricultural University,Beijing,China) ,  Wu Dehua (College of Information and Electrical Engineering, China Agricultural University, Key Laboratory of Agricultural Informatization and Standardization, Ministry of Agriculture and Rural Affairs, China Agricultural University,Beijing,China) ,  Zhou Weixin (College of Information and Electrical Engineering, China Agricultural University, Key Laboratory of Agricultural Informatization and Standardization, Ministry of Agriculture and Rural Affairs, China Agricultural University,Beijing,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICAIIS  ページ： 66-70  発行年： 2020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： コンピューティング電力の活発な発展によって,畳込みニューラルネットワーク(CNN)は急速に発展して,より多くの層およびより良い性能を有する新しいCNN構造が現れ続けた。フィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)は,現在研究ホットスポットとしてCNNを展開し,加速する人々にとって最良の選択になっている。本論文は,Vivad2018.1上のAlexnetのソフトマックス層を実装し,シミュレートするためのFPGAのハードウェア加速法を研究した。FPGAの特徴と組み合わせて,Cordicアルゴリズムを使用して,浮動点演算資源を消費する代わりに,分割と指数関数のような基本演算を実行した。本論文では,収束領域を縮小する方法を提案し,量子化および固定点入力後のデータの異なる数字により生成された誤差を解析した。ソフトマックス層指数関数の相対誤差は,設計要求を満たし,資源を節約するビット幅を減らすことによって,0.0146%以下に制御される。この方法は,固定点での層データを処理せずに,66.5サイクルにおけるソフトマックス層の計算と分類を完了することができ,それは,ソフトマックス層の計算速度を大いに改善した。Copyright 2020 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】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  量子化 ,  電力 ,  指数関数 ,  浮動 ,  演算 ,  計算機処理速度 ,  ハードウェア ,  ホットスポット ,  *FPGA
準シソーラス用語： 相対誤差 ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： FPGA ,  畳込みニューラルネットワーク ,  加速