http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
조철원(Cheol-Won Jo),이광엽(Kwang-Yeob Lee),김치용(Chi-Yong Kim) 한국전기전자학회 2021 전기전자학회논문지 Vol.25 No.1
임베디드 환경에서의 NPU는 적은 하드웨어 자원으로 딥러닝 알고리즘을 수행한다. 데이터를 재사용하는 기법을 활용하면 적은 자원으로 딥러닝 알고리즘을 효율적으로 연산할 수 있다. 선행연구에서는 데이터 재사용을 위해 ScratchPad에서 shifter를 사용해 데이터를 재사용한다. 하지만 ScratchPad의 Bandwidth가 커짐에 따라 shifter 역시 많은 자원을 소모한다. 따라서 Buffer Round Robin방식을 사용한 데이터 재사용 기법을 제시한다. 본 논문에서 제시하는 Buffer Round Robin 방식을 사용하여 기존의 방식보다 약 4.7%의 Chip Area를 줄일 수 있었다. NPU in an embedded environment performs deep learning algorithms with few hardware resources. By using a technique that reuses data, deep learning algorithms can be efficiently computed with fewer resources. In previous studies, data is reused using a shifter in ScratchPad for data reuse. However, as the ScratchPad’s bandwidth increases, the shifter also consumes a lot of resources. Therefore, we present a data reuse technique using the Buffer Round Robin method. By using the Buffer Round Robin method presented in this paper, the chip area could be reduced by about 4.7% compared to the conventional method.