20PT1300, 차세대 메모리를 위한 개방형 융합 메모리 솔루션 및 플랫폼 개발,
김원종
초록
This paper describes a prototyping methodology for implementing deep neural network (DNN) models in hardware. From a DNN model developed in C or C++ programming language, we develop a hardware architecture using a SoC virtual platform and verify the functionality using FPGA board. It demonstrates the viability of using FPGAs for accelerating specific applications written in a high-level language. With the use of High-level Synthesis tools provided by Xilinx [3], it is shown to be possible to implement an FPGA design that would run the inference calculations required by the MobileNetV2 [1] Deep Neural Network. With minimal alterations to the C++ code developed for a software implementation of the MobileNetV2 where HDL code could be directly synthesized from the original C++ code, dramatically reducing the complexity of the project. Consequently, when the design was implemented on an FPGA, upwards of 5 times increase in speed was able to be realized when compared to similar processors (ARM7).
KSP 제안 키워드
C++ programming, Deep neural network(DNN), FPGA Board, FPGA design, Fast prototyping, Hardware Architecture, High-Level synthesis, High-level language, Specific applications, Virtual platform, programming language
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<출처표시방법 안내> 작성자, 저작물명, 출처, 권호, 출판년도, 이용조건 [예시1] 김진미 외, "매니코어 기반 고성능 컴퓨팅을 지원하는 경량커널 동향", 전자통신동향분석, 32권 4호, 2017, 공공누리 제4유형 [예시2] 심진보 외, "제4차 산업 혁명과 ICT - 제4차 산업 혁명 선도를 위한 IDX 추진 전략", ETRI Insight, 2017, 공공누리 제 4유형
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