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J-GLOBAL ID：202002270249971346   整理番号：20A2264588

効率的な部分和蓄積を持つオンチップメモリ最適化CNN加速器【JST・京大機械翻訳】

On-chip Memory Optimized CNN Accelerator with Efficient Partial-sum Accumulation

著者 (3件)： Xu Hongjie (Kyoto University, Kyoto, Japan) ,  Shiomi Jun (Kyoto University, Kyoto, Japan) ,  Onodera Hidetoshi (Kyoto University, Kyoto, Japan)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： GLSVLSI ’20  ページ： 21-26  発行年： 2020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： 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)では,メモリとPE間の畳み込み層内のデータ移動は,最もエネルギーが支配的である。本論文では,畳み込み演算のためのメモリアクセスとオンチップバッファ容量の両方を低減する畳込み処理データフローを提案した。データフローに基づいて,オンチップバッファ最小化CNN加速器を設計した。最先端のCNN加速器と比較して,提案したCNN加速器は,Alexnetの下で同じデータスループットを達成するために,2.30倍少ないオンチップバッファと2.18倍のエネルギー効率を利用する。提案したアーキテクチャは,ほとんど一定のオンチップバッファ容量でより高いデータスループットを達成できる。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： *加速器 ,  *記憶装置 ,  畳込み ,  演算 ,  スループット ,  並列処理 ,  計算機アーキテクチャ ,  エネルギー効率
準シソーラス用語： *オンチップ ,  メモリアクセス ,  バッファー容量 ,  データフロー ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 低電力VLSI設計 ,  機械学習 ,  並列処理

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  半導体集積回路  (NC03162T)

タイトルに関連する用語 (5件)： 蓄積 ,  オンチップメモリ ,  最適化 ,  CNN ,  加速器