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J-GLOBAL ID：202002272498729412   整理番号：20A2258942

深層ニューラルネットワークアクセラレータのための効率的な相互接続ネットワークの概観【JST・京大機械翻訳】

An Overview of Efficient Interconnection Networks for Deep Neural Network Accelerators

著者 (6件)： Nabavinejad Seyed Morteza (School of Computer Science, Institute for Research in Fundamental Sciences (IPM), Tehran, Iran) ,  Baharloo Mohammad (Institute for Research in Fundamental Sciences (IPM), Tehran, Iran) ,  Chen Kun-Chih (Computer Science and Engineering Department, National Sun Yat-sen University, Kaohsiung, Taiwan) ,  Palesi Maurizio (Department of Electrical, Electronics and Computer Engineering, Universita` degli Studi di Catania, Catania, Italy) ,  Kogel Tim (Synopsys, Aschheim, Germany) ,  Ebrahimi Masoumeh (School of Electrical Engineering and Computer Science, KTH Royal Institute of Technology, Stockholm, Sweden)
資料名： IEEE Journal on Emerging and Selected Topics in Circuits and Systems  (IEEE Journal on Emerging and Selected Topics in Circuits and Systems)
巻： 10  号： 3  ページ： 268-282  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2302A  ISSN： 2156-3357  CODEN： IJESLY  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 深層ニューラルネットワーク(DNN)は,パターン認識,予測および制御最適化のような多くのドメインにおいて顕著な利点を示した。モノのインターネット(IoT)時代におけるエッジコンピューティング要求は,DNN操作を加速するために,多くの種類のコンピューティングプラットフォームを動機づけた。しかし,大規模な並列処理のため,現在の大規模人工ニューラルネットワークの性能は,巨大な通信オーバヘッドとストレージ要求によってしばしば制限される。結果として,将来のオンチップ人工知能(AI)加速器のための効率的な相互接続とデータ移動機構は研究に値する。現在,大規模な研究は,低電力および高帯域幅DNN計算を達成するために,効率的なオンチップ相互接続を見つけることを目的とする。本論文は,DNN加速器設計の効率的オンチップ相互接続と設計方法論における最近の進展の包括的な調査を提供した。最初に,DNN加速器に関する異なる相互接続法の概要を提供した。次に,非ASIC DNN加速器に関する相互接続方法について論じた。他方,柔軟な相互接続で,DNN加速器は,異なる計算フローをサポートでき,計算柔軟性を増加させる。この動機により,柔軟なオンチップ相互接続による再構成可能DNN計算を,本論文で調査した。最後に,DNN加速器設計のための新しい相互接続技術(例えば,/近メモリ処理)を研究した。本論文は,現代のDNN加速器設計における相互接続ネットワークを系統的に調査した。この記事で,読者は,以下の通りである。1)DNN加速器の相互接続設計の理解;2)異なるオンチップ相互接続によるDNNの評価;3)異なる相互接続の下でトレードオフを精通する。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： 加速器 ,  記憶装置 ,  最適化 ,  パターン認識 ,  *ニューラルネットワーク ,  *相互接続 ,  人工知能 ,  並列処理 ,  *相互結合網
準シソーラス用語： オンチップ ,  通信オーバーヘッド ,  *アクセラレータ ,  モノのインターネット ,  *ディープニューラルネットワーク ,  エッジコンピューティング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 半導体集積回路  (NC03162T)

タイトルに関連する用語 (3件)： 深層ニューラルネットワーク ,  アクセラレータ ,  相互接続ネットワーク