文献

J-GLOBAL ID：202002270580411903   整理番号：20A2274618

RISC-Vに基づく畳込みニューラルネットワーク命令セットの設計とそのマイクロアーキテクチャ実装【JST・京大機械翻訳】

Design of a Convolutional Neural Network Instruction Set Based on RISC-V and Its Microarchitecture Implementation

著者 (6件)： Jiao Qiang (Wuhan University of Science and Technology, Wuhan, China) ,  Hu Wei (Wuhan University of Science and Technology, Wuhan, China) ,  Wen Yuan (Trinity College Dublin, Dublin, Ireland) ,  Dong Yong (Wuhan University of Science and Technology, Wuhan, China) ,  Li Zhenhao (Wuhan University of Science and Technology, Wuhan, China) ,  Gan Yu (Wuhan University of Science and Technology, Wuhan, China)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 12453  ページ： 82-96  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： コンピュータビジョンにおける畳込みニューラルネットワーク(CNN)の成功は,訓練と推論プロセスの両方における性能要求に関する継続的な課題を提示する。CPUやGPUのような既存のハードウェアデバイスに対して,計算ニーズを満たすための様々なソフトウェア最適化を検討した。しかし,理想と現実の間の性能ギャップは,ハードウェアサポートが短いならば,続けるであろう。本論文では,RISC-V命令セットを拡張することにより,カスタマイズCNNプロセッサを提案する。従来のCNNモデルの特性を解析し抽象化することによって,6つの一次命令を追加した。大規模データアクセスにおける並列性を利用するために,ターゲットマイクロアーキテクチャをアップグレードした。正しさ検証のために,フィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)上で,広く使用されたCNNモデル,LeNet-5に関する筆者らの研究を評価した。従来のx86とMIPS ISAと比較して,著者らの設計はより高いコード密度と性能効率を提供した。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  ハードウェア ,  ソフトウェア ,  演算プロセッサ ,  コンピュータビジョン ,  *命令セット ,  *計算機アーキテクチャ ,  *RISCマシン ,  FPGA ,  カスタム化
準シソーラス用語： MIPS ,  *マイクロアーキテクチャ ,  大規模データ ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： CNN ,  RISC-Vアーキテクチャ ,  RISC-Vプロセッサ ,  カスタム命令 ,  FPGA

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y)

タイトルに関連する用語 (6件)： RISC ,  畳込みニューラルネットワーク ,  命令 ,  設計 ,  マイクロアーキテクチャ ,  実装