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Conference Paper
딥러닝 기반 온디바이스 AI 컴퓨터 생성 홀로그래피 프로세서
Cited - time in 
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- Authors
- Wonok Kwon, Yeom Hanju, Keehoon Hong
- Issue Date
- 2026-07
- Citation
- Optics and Photonics Congress (OPC) 2026, pp.1-2
- Publisher
- 한국광학회
- Language
- Korean
- Type
- Conference Paper
- Abstract
- 본 논문에서는 Xilinx Zynq UltraScale+ MPSoC 상에서 딥러닝 기반 홀로그래피 모델을 가속하는 온디바이스 AI CGH 프로세서를 제안한다. End-to-end 딥러닝 CGH 모 델인 TensorHolography V2 네트워크는 두개의 Deep Learning Processing Unit (DPU) 코어에서 INT8로 양자화 ·분할되어 실행되며, FFT 기반 전파 연산 및 이중 위상 인코 딩은 내장 ARM CPU에서 처리된다. 해당 시스템은 1024×1024 해상도에서 위상 SSIM 0.9 이상, PSNR 25 dB 이상, 픽셀 일치율 95% 이상을 달성하여, 단일 FPGA 보드에 서 실시간 고품질 홀로그램 생성이 가능함을 입증한다.
- KSP Keywords
- End to End(E2E), Processing unit, Xilinx Zynq