BROWSE
Detail
Journal Article
Spiking Neural Networks(SNN)를 위한 컴파일러 구조와 매핑 알고리즘 성능 분석
Cited - time in 
Share 
Share
- Issue Date
- 2022-09
- Citation
- 문화기술의 융합, v.8, no.5, pp.613-618
- ISSN
- 2384-0358
- Publisher
- 국제문화기술진흥원
- Language
- Korean
- Type
- Journal Article
- Abstract
- SNN(Spiking Neural Networks) 기반의 인공지능 연구는 현재 유행하는 DNN(Deep Neural Networks) 기반의 인공지능의 한계를 극복할 수 있는 차세대 인공지능으로서 주목받고 있다. 본 논문에서는 SNN 형태의 입력을 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템에서 구동시킬 수 있는 시스템 SW인 SNN 컴파일러의 구조에 대하여 설명한다. 또한 컴파일러 구현을 위하여 사용된 알고리즘을 소개하고 매핑 알고리즘의 동작 형태에 따라 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템에서 수행시간이 어떻게 달라지는지에 대한 실험결과를 제시한다. 본문에서 제안한 매핑 알고리즘은 랜덤 매핑에 비해 최대 3.96배의 수행속도 향상이 있었다. 해당 연구 결과를 통해 SNN들을 다양한 뉴로모픽 하드웨어에서 적용할 수 있을 것이다.
- KSP Keywords
- Deep neural network(DNN), neural network(NN), spiking neural networks