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저항성 메모리 소자(ReRAM) 기반의 딥러닝 가속기를 위한 고착 고장 보상 방법

  • 기술번호 : KST2022015301
  • 담당센터 : 부산기술혁신센터
  • 전화번호 : 051-606-6561
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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 본 발명은 저항성 메모리 소자(ReRAM) 기반의 딥러닝 가속기를 위한 고착 고장 보상 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로, 임의의 데이터 셋이 이용되어 딥러닝 네트워크가 훈련되는 훈련 단계, 훈련된 상기 딥러닝 네트워크에 보정 데이터 셋이 이용되어 고착 고장(Stuck-At-Fault; SAF)으로 인해 왜곡된 출력값(Y0)이 확인되는 고착 고장 확인 단계, 상기 왜곡된 출력값(Y0)이 이용되어 배치 정규화(Batch Normalization; BN) 레이어의 평균(μ)과 표준편차(σ)가 업데이트 되는 업데이트 단계, 상기 평균(μ)과 표준편차(σ)가 업데이트된 상기 배치 정규화(BN) 레이어가 컨볼루션(Convolution) 레이어 또는 완전 연결(Fully-Connected) 레이어에 폴딩(folding)되는 폴딩 단계 및 상기 배치 정규화(BN) 레이어가 폴딩된 상기 딥러닝 네트워크가 이용되어 정상 출력값(Y1)이 추론되는 추론 단계를 포함하는 저항성 메모리 소자(ReRAM) 기반의 딥러닝 가속기를 위한 고착 고장 보상 방법에 관한 것이다.
Int. CL G06N 3/063 (2006.01.01) G06N 3/04 (2006.01.01) G06N 5/04 (2006.01.01) G11C 13/00 (2006.01.01)
CPC G06N 3/063(2013.01) G06N 3/04(2013.01) G06N 5/04(2013.01) G11C 13/0002(2013.01)
출원번호/일자 1020210012802 (2021.01.29)
출원인 울산과학기술원, 더 리젠츠 오브 더 유니버시티 오브 캘리포니아, 킹 압둘라 유니버시티 오브 사이언스 앤드 테크놀로지
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0110355 (2022.08.08) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2021.01.29)
심사청구항수 4

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 울산과학기술원 대한민국 울산광역시 울주군
2 더 리젠츠 오브 더 유니버시티 오브 캘리포니아 미국 미국 캘리포니아 *****-**** 오클랜드 **층 프랭클린 스트리트 *
3 킹 압둘라 유니버시티 오브 사이언스 앤드 테크놀로지 사우디아라비아 사우디아라비아 *****-**** 투왈 알-자즈리 빌딩 레벨 * 오피스 *

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 이종은 울산 울주군
2 이수길 울산 울주군
3 정기주 울산 울주군
4 모하메드 포우다 유니버시티 오
5 파디 쿠르다히 유니버시티 오
6 아미드 엘타윌 킹 압둘라 유니버시티 오브

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 김종석 대한민국 부산광역시 해운대구 센텀서로 **(우동) KNN타워 ****호(브릿지특허법률사무소)

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		 2021.01.29 수리 (Accepted) 1-1-2021-0118437-34
2 보정요구서
Request for Amendment		 2021.02.01 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2021-0018801-21
3 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2021.02.25 수리 (Accepted) 1-1-2021-0231390-50
4 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2021.02.26 수리 (Accepted) 1-1-2021-0235415-07
5 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2021.02.26 수리 (Accepted) 1-1-2021-0234268-13
6 특허고객번호 정보변경(경정)신고서·정정신고서
 2021.04.27 수리 (Accepted) 4-1-2021-5119800-60
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
저항성 메모리 소자(ReRAM) 기반의 딥러닝 가속기 하드웨어에 의하여, 기 훈련된 딥러닝 네트워크에 보정 데이터 셋이 이용되어 고착 고장(Stuck-At-Fault; SAF)으로 인해 왜곡된 출력값(Y0)이 확인되는 고착 고장 확인 단계;상기 저항성 메모리 소자(ReRAM) 기반의 딥러닝 가속기 하드웨어에 의하여, 상기 왜곡된 출력값(Y0)이 이용되어 배치 정규화(Batch Normalization; BN) 레이어의 평균(μ)과 표준편차(σ)가 업데이트 되는 업데이트 단계;상기 저항성 메모리 소자(ReRAM) 기반의 딥러닝 가속기 하드웨어에 의하여, 상기 평균(μ)과 표준편차(σ)가 업데이트된 상기 배치 정규화(BN) 레이어가 컨볼루션(Convolution) 레이어 또는 완전 연결(Fully-Connected) 레이어에 폴딩(folding)되는 폴딩 단계; 및 상기 저항성 메모리 소자(ReRAM) 기반의 딥러닝 가속기 하드웨어에 의하여, 상기 배치 정규화(BN) 레이어가 폴딩된 상기 딥러닝 네트워크가 이용되어 정상 출력값(Y1)이 추론되는 추론 단계;를 포함하는 저항성 메모리 소자(ReRAM) 기반의 딥러닝 가속기를 위한 고착 고장 보상 방법
2 2
제 1항에 있어서, 상기 딥러닝 네트워크는,아핀 변환(Affine Transformation)이 기반이 된 하기 [수학식 1]이 이용되어 상기 왜곡된 출력값(Y0)과 정상 출력값(Y1) 중 적어도 하나가 도출되는 것을 특징으로 하는 저항성 메모리 소자(ReRAM) 기반의 딥러닝 가속기를 위한 고착 고장 보상 방법
3 3
제 2항에 있어서, 상기 업데이트 단계는, 상기 배치 정규화(BN) 레이어의 평균(μ)과 표준편차(σ) 이외의 매개변수에 대한 업데이트가 발생되지 않는 것을 특징으로 하는 저항성 메모리 소자(ReRAM) 기반의 딥러닝 가속기를 위한 고착 고장 보상 방법
4 4
제 1항에 있어서, 상기 업데이트 단계는, 상기 딥러닝 네트워크에 상기 배치 정규화(BN) 레이어가 없는 경우 고착 고장(Stuck-at-fault)이 보상되도록 상기 컨볼루션(Convolution) 레이어 또는 완전 연결(Fully-Connected) 레이어 일측에 상기 배치 정규화(BN) 레이어가 추가되고, 상기 폴딩 단계는, 상기 추론 단계가 단순화되도록 상기 배치 정규화(BN) 레이어가 상기 컨볼루션(Convolution) 레이어 또는 완전 연결(Fully-Connected) 레이어로 폴딩(folding)되는 것을 특징으로 하는 저항성 메모리 소자(ReRAM) 기반의 딥러닝 가속기를 위한 고착 고장 보상 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 울산과학기술원 나노·소재기술개발(R＆D) 재구성로직 아키텍처 기술개발
2 과학기술정보통신부 울산과학기술원 개인기초연구(과기정통부)(R＆D) RRAM 기반 뉴럴넷 시스템 설계를 위한 고속 시뮬레이션 기술 연구