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저복잡도 딥러닝 가속 하드웨어 데이터 가공장치

  • 기술번호 : KST2021008168
  • 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 외부 메모리 접근 횟수를 줄임과 동시에 데이터 요청을 예측 가능한 구조로 설계하고, 데이터 재사용성의 최대화 하며, Peak Bandwidth의 감소할 수 있는 딥러닝 가속기 하드웨어가 제공된다. 본 발명의 실시예에 따른, 딥러닝 가속기는 입력 데이터를 연산하는 딥러닝 가속기; 딥러닝 가속기의 출력 데이터를 압축하는 인코더; 및 인코더에서 압축된 출력 데이터를 외부 메모리에 기록하는 WDMA;를 포함하고, 인코더는, 출력 데이터의 컨텍스트를 기초로, 각기 다른 압축 방식을 선택적으로 적용하여 출력 데이터를 압축한다. 이에 의해, 딥러닝 가속기에서 매번 동일한 채널/Weight 별 데이터 처리를 위해 외부 대용량의 메모리 접근 횟수를 줄이는 것이 가능해진다.
Int. CL G06N 3/063 (2006.01.01) H04N 19/00 (2014.01.01)
CPC G06N 3/063(2013.01) H04N 19/00(2013.01)
출원번호/일자 1020190165642 (2019.12.12)
출원인 한국전자기술연구원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2021-0074681 (2021.06.22) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 N
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
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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		 2019.12.12 수리 (Accepted) 1-1-2019-1285534-13
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.08.24 수리 (Accepted) 4-1-2020-5189497-57
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
입력 데이터를 연산하는 딥러닝 가속기;딥러닝 가속기의 출력 데이터를 압축하는 인코더; 및인코더에서 압축된 출력 데이터를 외부 메모리에 기록하는 WDMA;를 포함하고,인코더는,출력 데이터의 컨텍스트를 기초로, 각기 다른 압축 방식을 선택적으로 적용하여 출력 데이터를 압축하는 것을 특징으로 하는 딥러닝 가속기
2 2
청구항 1에 있어서
3 3
청구항 2에 있어서,인코더는,출력 데이터들이 동일한 경우, 동일한 데이터의 개수를 이용하여 출력 데이터들을 인코딩하는 것을 특징으로 하는 딥러닝 가속기
4 4
청구항 2에 있어서,인코더는,출력 데이터들이 다른 경우, 데이터들 간의 차이를 이용하여 출력 데이터들을 인코딩하는 것을 특징으로 하는 딥러닝 가속기
5 5
청구항 1에 있어서,압축 데이터는,압축 스트림에 채널 단위로 구분되어 수록되고,압축 스트림은,압축 스트림에서 압축 데이터의 위치와 길이에 대한 정보가 수록되는 헤더를 포함하는 것을 특징으로 하는 딥러닝 가속기
6 6
청구항 1에 있어서,외부 메모리로부터 압축된 입력 데이터를 읽어오는 RDMA;RDMA가 읽어온 압축된 입력 데이터를 신장시키는 디코더;를 더 포함하고,딥러닝 가속기는,디코더에서 신장된 입력 데이터를 연산하는 것을 특징으로 하는 딥러닝 가속기
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청구항 6에 있어서,RDMA는,입력 받을 채널의 개수를 적응적으로 결정하는 것을 특징으로 하는 딥러닝 가속기
8 8
딥러닝 가속기가, 입력 데이터를 연산하는 단계;인코더가, 딥러닝 가속기에서 출력되는 데이터의 컨텍스트를 결정하는 단계;결정된 컨텍스트를 기초로, 인코더가 각기 다른 압축 방식을 선택적으로 적용하여 출력 데이터를 압축하는 단계;WDMA가, 압축된 출력 데이터를 외부 메모리에 기록하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 딥러닝 가속기 데이터 처리 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 서울대학교 산학협력단 ICT융합산업원천기술개발(R＆D) 센서융합 기반 차량용 비전인식 신호처리 지능형반도체 기술개발