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딥러닝 가속 하드웨어 장치

  • 기술번호 : KST2020010080
  • 담당센터 : 경기기술혁신센터
  • 전화번호 : 031-8006-1570
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요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 딥러닝 가속 하드웨어 장치가 제공된다. 본 발명의 실시예에 따른 가속 하드웨어 장치는, 외부 메모리로부터 다채널의 IFmap과 Weight를 입력받는 캐쉬 캐쉬에 입력된 IFmap과 Weight를 구분하여 저장하는 다수의 라인 메모리들, 라인 메모리들에 구분되어 저장된 IFmap과 Weight를 각각 처리하여 저장하는 WDMA들을 포함한다. 이에 의해, 딥러닝 가속기에서 매번 동일한 채널/Weight 별 데이터 처리를 위해 외부 대용량의 메모리 접근 횟수를 줄이는 것이 가능하고, 데이터 재사용성을 높여줌과 동시에, Peak Bandwidth를 줄이고 Bandwidth를 적절히 분배하여 가속기의 데이터 버퍼링 시간의 최소화를 통한 처리 속도 향상이 가능하다.
Int. CL G06N 3/063 (2006.01.01) G11C 7/10 (2015.01.01)
CPC G06N 3/063(2013.01) G06N 3/063(2013.01)
출원번호/일자 1020190008750 (2019.01.23)
출원인 전자부품연구원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2020-0091672 (2020.07.31) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2019.07.03)
심사청구항수 8

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자기술연구원 대한민국 경기도 성남시 분당구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 이상설 경기도 광주시
2 장성준 경기도 용인시 기흥구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 남충우 대한민국 서울 강남구 언주로 ***, *층(역삼동, 광진빌딩)(알렉스국제특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2019.01.23 수리 (Accepted) 1-1-2019-0083156-41
2 [심사청구]심사청구(우선심사신청)서
[Request for Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)		 2019.07.03 수리 (Accepted) 1-1-2019-0680699-13
3 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.08.24 수리 (Accepted) 4-1-2020-5189497-57
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번호 청구항
1 1
외부 메모리로부터 다채널의 IFmap(Input Feature map)과 Weight를 입력받는 캐쉬;캐쉬에 입력된 IFmap과 Weight를 구분하여 저장하는 다수의 라인 메모리들;라인 메모리들에 구분되어 저장된 IFmap과 Weight를 각각 처리하여 저장하는 WDMA들;을 포함하는 것을 특징으로 하는 가속 하드웨어 장치
2 2
청구항 1에 있어서,다수의 라인 메모리들과 WDMA들은,Tiling 기법을 통해 Peak Bandwidth를 분산시키는 것을 특징으로 하는 가속 하드웨어 장치
3 3
청구항 1에 있어서,WDMA들에 의해 생성된 OFmap(Output Feature map)을 외부 메모리에 저장하는 컨트롤러;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 가속 하드웨어 장치
4 4
청구항 1에 있어서,WDMA들은,Width×Height×Input Channel×Output Channel의 연산량을 기반으로 연산을 수행하는 CNN을 위한 것을 특징으로 하는 가속 하드웨어 장치
5 5
청구항 4에 있어서,IFmap은 Width×Height×Input Channel의 크기를 갖고,OFmap은 Width×Height×Output Channel의 크기를 갖는 것을 특징으로 하는 가속 하드웨어 장치
6 6
청구항 5에 있어서,n×m 커널을 사용할 경우, Weight는 n×m×Input Channel×Output Channel의 크기를 갖는 것을 특징으로 하는 가속 하드웨어 장치
7 7
청구항 1에 있어서,타 블록의 bandwidth 상황에 따라 연산을 처리하는 것을 특징으로 하는 가속 하드웨어 장치
8 8
외부 메모리로부터 다채널의 IFmap(Input Feature map)과 Weight를 입력받는 단계;캐쉬에 입력된 IFmap과 Weight를 구분하여 다수의 라인 메모리들에 저장하는 단계;라인 메모리들에 구분되어 저장된 IFmap과 Weight를 각각 처리하여 WDMA들에 저장하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 DMA 방법
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DOCDB 패밀리 정보

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순번 패밀리번호 국가코드 국가명 종류
1 WO2020153513 WO 세계지적재산권기구(WIPO) DOCDBFAMILY
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 산업통상자원부 전자부품연구원 자동차산업핵심기술개발 주행환경 탐지 및 도로객체 인식의 동시, 실시간 처리가 가능한 카메라 기반 인공지능 시스템 개발