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(Korean Abstract) |
뉴럴 네트워크는 다양한 어플리케이션에서 널리 사용되고 있는 알고리즘으로서 일반적인 뉴럴 네트워크 가속기는 한 번에 한 가지의 어플리케이션만을 지원하며, 그러므로 다중 뉴럴 네트워크 어플리케이션을 이용하기 위해서는 가중치(Weight), 편향(Bias) 등 각 어플리케이션의 정보를 빠르게 로딩할 수 있어야 한다. 하지만 FPGA의 경우 외부 메모리와의 데이터 전송 대역폭(Bandwidth)이 낮아 이러한 과정에서 큰 오버헤드(Overhead)가 존재한다. 본 연구는 다수의 뉴럴 네트워크 어플리케이션 데이터 정보를 FPGA 내부의 메모리에 탑재하여 다수의 어플리케이션을 빠르게 지원할 수 있는 FPGA 기반 뉴럴 네트워크 가속기 및 자동화 프레임워크를 제시한다. 이를 위해 하나의 뉴럴 네트워크 가속기로 여러 개의 뉴럴 네트워크 어플리케이션을 빠르게 변경하여 동작할 수 있는 하드웨어를 설계하였으며, 뉴럴 네트워크의 수, 은닉층의 수, 뉴런의 수 등의 파라미터를 통해 자동화된 뉴럴 네트워크 가속기를 합성할 수 있는 자동화 프레임워크를 소개한다.
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