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적응형 딥러닝 가속 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2021006807
  • 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 다른 디바이스들과 함께 외부 메모리를 공유하여 외부 메모리의 접근 패턴을 예측할 수 없는 상태에서도, 하드웨어 속도를 적응적으로 제어할 수 있는 딥러닝 가속 장치 및 방법이 제공된다. 본 발명의 실시예에 따른 딥러닝 가속 장치는 외부 메모리에 직접 접근하여, 외부 메모리로부터 딥러닝 연산을 위한 데이터를 읽어들이는 RDMA(Read Direct Memory Access); RDMA에서 읽어들인 데이터가 저장되는 제1 버퍼; RDMA와 제1 버퍼의 상황을 파악하는 체커; 및 제1 버퍼에 저장된 데이터로 딥러닝 연산을 수행하는 연산기; 체커에서 파악된 상황을 기초로, 연산기의 동작 속도를 가변시키는 제어기;를 포함한다. 이에 의해, 다른 디바이스들과 함께 외부 메모리를 공유하여 외부 메모리의 접근 패턴을 예측할 수 없는 상태에서도, 하드웨어 속도를 적응적으로 제어할 수 있게 된다.
Int. CL G06N 3/063 (2006.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01) G06F 13/16 (2006.01.01)
CPC G06N 3/063(2013.01) G06N 3/08(2013.01) G06F 13/1673(2013.01) G06F 13/1678(2013.01) G06F 13/28(2013.01)
출원번호/일자 1020190149306 (2019.11.20)
출원인 한국전자기술연구원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2021-0061583 (2021.05.28) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.02.20)
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 성남시 분당구
3 박종희 경기도 성남시 분당구

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
최종권리자 정보가 없습니다
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		 2019.11.20 수리 (Accepted) 1-1-2019-1191555-34
2 [심사청구]심사청구(우선심사신청)서
[Request for Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)		 2020.02.20 수리 (Accepted) 1-1-2020-0183406-08
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 메모리에 직접 접근하여, 외부 메모리로부터 딥러닝 연산을 위한 데이터를 읽어들이는 RDMA(Read Direct Memory Access);RDMA에서 읽어들인 데이터가 저장되는 제1 버퍼;RDMA와 제1 버퍼의 상황을 파악하는 체커; 및제1 버퍼에 저장된 데이터로 딥러닝 연산을 수행하는 연산기;체커에서 파악된 상황을 기초로, 연산기의 동작 속도를 가변시키는 제어기;를 포함하는 것을 특징으로 하는 딥러닝 가속 장치
2 2
청구항 1에 있어서,연산기에서 딥러닝 연산된 데이터가 저장되는 제2 버퍼;외부 메모리에 직접 접근하여, 제2 버퍼에 저장된 데이터를 외부 메모리에 기록하는 WDMA(Write Direct Memory Access);를 더 포함하고,체커는,WDMA와 제2 버퍼의 상황을 더 파악하는 것을 특징으로 하는 딥러닝 가속 장치
3 3
청구항 2에 있어서,체커는,RDMA와 WDMA의 bandwidth 상황을 파악하고,제어기는,파악된 RDMA와 WDMA의 bandwidth 상황에 따라, 연산기의 동작 여부를 제어하는 것을 특징으로 하는 딥러닝 가속 장치
4 4
청구항 3에 있어서,제어기는,파악된 RDMA와 WDMA의 bandwidth 상황에 따라, 연산기의 Enable 간격을 제어하는 것을 특징으로 하는 딥러닝 가속 장치
5 5
청구항 4에 있어서,제어기는,파악된 RDMA와 WDMA의 bandwidth 상황에 따라, 연산기의 Enable 신호 간격을 제어하는 것을 특징으로 하는 딥러닝 가속 장치
6 6
청구항 4에 있어서,제어기는,파악된 RDMA와 WDMA의 bandwidth 상황에 따라, 연산기의 Enable 신호 길이를 제어하는 것을 특징으로 하는 딥러닝 가속 장치
7 7
청구항 1에 있어서,제어기는,파악된 RDMA와 WDMA의 bandwidth 상황에 따라, 연산기에 인가되는 클럭의 속도를 제어하는 것을 특징으로 하는 딥러닝 가속 장치
8 8
RDMA(Read Direct Memory Access)가, 외부 메모리에 직접 접근하여, 외부 메모리로부터 딥러닝 연산을 위한 데이터를 읽어들이는 단계;제1 버퍼가, RDMA가 읽어들인 데이터를 저장하는 단계;연산기가, 제1 버퍼에 저장된 데이터로 딥러닝 연산을 수행하는 단계;체커가
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패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 전자부품연구원 혁신성장연계지능형반도체선도기술개발(R＆D) 활성화/커널데이터의 압축/복원을 통한 초저전력 모바일 딥러닝 반도체 기술 개발