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NAA(Neuromorphic Architecture Abstraction) HOST를 통해 IoT 응용에서 전달받은 NPZ 파일에서 SNN 모델의 정보를 추출하는 단계;SNN 모델의 입력 차원(input dimension) 수 및 출력 차원(out dimension) 수 및 사용할 수 있는 최대 뉴런의 수를 기반으로, SNN 모델의 수행이 가능한 적어도 하나의 뉴로모픽 아키텍처를 선택하는 단계;선택된 뉴로모픽 아키텍처가 2개 이상인 경우, 뉴로모픽 아키텍처의 학습과 추론에 소요되는 수행시간을 계산하는 단계; 및상기 학습과 추론에 소요되는 수행시간이 가장 짧은 뉴로모픽 아키텍처를 최종적으로 선택하는 단계;를 포함하는, SNN 모델 파라미터를 기반으로 모델 수행을 위한 뉴로모픽 아키텍처 동적 선택 방법
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제1항에 있어서, 상기 SNN 모델의 수행이 가능한 적어도 하나의 뉴로모픽 아키텍처를 선택하는 단계는,NAA에서 적절한 뉴로모픽 아키텍처를 선택하기 위하여 사용 가능한 뉴로모픽 아키텍처를 대상으로 주어진 SNN 모델의 수행 적합 여부를 순차적으로 확인하는 단계;를 포함하는, SNN 모델 파라미터를 기반으로 모델 수행을 위한 뉴로모픽 아키텍처 동적 선택 방법
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제1항에 있어서, 상기 SNN 모델의 수행이 가능한 적어도 하나의 뉴로모픽 아키텍처를 선택하는 단계는,요청된 SNN 모델의 파라미터 규모와 수행 가능여부를 확인할 뉴로모픽 아키텍처 정보를 기반으로, SNN 모델의 수행에 적합한 뉴로모픽 아키텍처인지를 확인하는 파라미터 체크(Parameter Check) 함수를 사용하는, SNN 모델 파라미터를 기반으로 모델 수행을 위한 뉴로모픽 아키텍처 동적 선택 방법
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제3항에 있어서, 상기 SNN 모델의 수행이 가능한 적어도 하나의 뉴로모픽 아키텍처를 선택하는 단계는,파라미터 체크에서 적합하다고 판단된 뉴로모픽 아키텍처의 학습 및 추론 수행시간을 확인하는 실행 체크(Execution Check) 함수를 사용하는, SNN 모델 파라미터를 기반으로 모델 수행을 위한 뉴로모픽 아키텍처 동적 선택 방법
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제4항에 있어서, 상기 뉴로모픽 아키텍처의 학습과 추론에 소요되는 수행시간을 계산하는 단계는,수행시간을 구하기 위해 한번의 학습 및 추론을 수행하는 단계;를 포함하는, SNN 모델 파라미터를 기반으로 모델 수행을 위한 뉴로모픽 아키텍처 동적 선택 방법
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제5항에 있어서, 상기 뉴로모픽 아키텍처의 학습과 추론에 소요되는 수행시간을 계산하는 단계는,상기 실행 체크(Execution Check) 함수 내에서 SNN 모델의 입력 레이어의 학습 및 추론 데이터 크기만큼 배열(send_data)을 생성하는 단계;랜덤으로 생성된 학습 및 추론 데이터를 NAA 실행 함수를 통해 NAA NA에 전송하는 단계; 및뉴로모픽 아키텍처에서의 학습 및 추론 수행시간을 측정하는 단계;를 더 포함하는, SNN 모델 파라미터를 기반으로 모델 수행을 위한 뉴로모픽 아키텍처 동적 선택 방법
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제6항에 있어서, 상기 학습과 추론에 소요되는 수행시간이 가장 짧은 뉴로모픽 아키텍처를 최종적으로 선택하는 단계는,뉴로모픽 아키텍처에서의 학습 및 추론 수행시간이 이전 뉴로모픽 아키텍처의 최소 수행시간보다 짧은 경우, 최적의 뉴로모픽 아키텍처를 변경하는 단계;를 더 포함하는, SNN 모델 파라미터를 기반으로 모델 수행을 위한 뉴로모픽 아키텍처 동적 선택 방법
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제1항에 있어서, NAA NA가 SNN 모델 학습과 추론을 수행하기 위해 필요한 파라미터를 전송하는데 사용되는 제1 통신 채널;NAA HOST가 NAA NA의 제어를 위한 제2 통신 채널; 및SNN 모델의 학습과 추론을 결과를 NAA NA에서 NAA HOST로 전달하기 위한 제3 통신 채널;을 포함하는 3개의 통신 채널을 사용하는, SNN 모델 파라미터를 기반으로 모델 수행을 위한 뉴로모픽 아키텍처 동적 선택 방법
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제1항에 따른, 상기 SNN 모델 파라미터를 기반으로 모델 수행을 위한 뉴로모픽 아키텍처 동적 선택 방법을 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 저장 매체
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NAA(Neuromorphic Architecture Abstraction) HOST를 통해 IoT 응용에서 전달받은 NPZ 파일에서 SNN 모델의 정보를 추출하는 정보 추출부;SNN 모델의 입력 차원(input dimension) 수 및 출력 차원(out dimension) 수 및 사용할 수 있는 최대 뉴런의 수를 기반으로, SNN 모델의 수행이 가능한 적어도 하나의 뉴로모픽 아키텍처를 선택하는 아키텍처 선택부;선택된 뉴로모픽 아키텍처가 2개 이상인 경우, 뉴로모픽 아키텍처의 학습과 추론에 소요되는 수행시간을 계산하는 시간 계산부; 및상기 학습과 추론에 소요되는 수행시간이 가장 짧은 뉴로모픽 아키텍처를 최종적으로 선택하는 최종 선택부;를 포함하는, SNN 모델 파라미터를 기반으로 모델 수행을 위한 뉴로모픽 아키텍처 동적 선택 장치
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제10항에 있어서,상기 SNN 모델 파라미터를 기반으로 모델 수행을 위한 뉴로모픽 아키텍처 동적 선택 장치는, NAA NA인, SNN 모델 파라미터를 기반으로 모델 수행을 위한 뉴로모픽 아키텍처 동적 선택 장치
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제11항에 있어서, 상기 NAA NA와 상기 NAA HOST는,NAA NA가 SNN 모델 학습과 추론을 수행하기 위해 필요한 파라미터를 전송하는데 사용되는 제1 통신 채널;NAA HOST가 NAA NA의 제어를 위한 제2 통신 채널; 및SNN 모델의 학습과 추론을 결과를 NAA NA에서 NAA HOST로 전달하기 위한 제3 통신 채널;을 포함하는 3개의 통신 채널을 이용하는, SNN 모델 파라미터를 기반으로 모델 수행을 위한 뉴로모픽 아키텍처 동적 선택 장치
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