Acknowledgement
본 연구는 과학기술정보통신부와 연구개발특구진흥재단이 지원하는 과학벨트 지원사업으로 수행된 연구결과입니다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2022.05a
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- Pages.494-496
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- 2022
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
Radix-2 Booth-based Variable Precision Multiplier for Lightweight CNN Accelerators
경량 CNN 가속기를 위한 Radix-2 Booth 기반 가변 정밀도 곱셈기
- Guem, Duck-Hyun (Department of System Semiconductor Engineering, Sangmyung University) ;
- Jeon, Seung-Jin (Department of System Semiconductor Engineering, Sangmyung University) ;
- Choi, Jae-Young (Department of System Semiconductor Engineering, Sangmyung University) ;
- Kim, Ji-Hyeok (Department of System Semiconductor Engineering, Sangmyung University) ;
- Kim, Sunhee (Department of System Semiconductor Engineering, Sangmyung University)
- 금덕현 (상명대학교 시스템반도체공학과) ;
- 전승진 (상명대학교 시스템반도체공학과) ;
- 최재영 (상명대학교 시스템반도체공학과) ;
- 김지혁 (상명대학교 시스템반도체공학과) ;
- 김선희 (상명대학교 시스템반도체공학과)
- Published : 2022.05.17
Abstract
엣지 디바이스에서 딥러닝을 활용하기 위하여 CNN 경량화 연구들이 진행되고 있다. 경량 CNN 은 대부분 고정 소수점을 사용하며, 계층에 따라 정밀도는 달라진다. 본 논문에서는 경량 CNN 을 지원하기 위하여, 사용 계층에 따라 정밀도를 선택할 수 있는 가변 정밀도 곱셈기를 제안한다. 제안하는 가변 정밀도 곱셈기는 낮은 정밀도 곱셈기를 병합하는 구조로, 정밀도가 낮을 때는 병렬 처리를 통해 효율을 높인다. 제안하는 곱셈기를 Verilog HDL로 설계하고 ModelSim 에서 동작을 확인하였다. 설계된 곱셈기는 계층별로 정밀도가 다른 CNN 가속기에서 효율적으로 적용될 것으로 기대된다.
Keywords