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뉴럴 네트워크 가속기

  • 기술번호 : KST2022018447
  • 담당센터 : 대구기술혁신센터
  • 전화번호 : 053-550-1450
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 개시에 따른 뉴럴 네트워크 가속기는 제1 입력 특징 데이터의 제1 특징 비트들 및 제1 가중치 데이터의 제1 가중치 비트들을 곱하여 제1 곱셈 결과를 생성하도록 구성된 제1 비트 연산기, 제2 입력 특징 데이터의 제2 특징 비트들 및 제2 가중치 데이터의 제2 가중치 비트들을 곱하여 제2 곱셈 결과를 생성하여 제2 곱셈 결과를 생성하도록 구성된 제2 비트 연산기, 제1 곱셈 결과 및 제2 곱셈 결과를 더하여 제1 덧셈 결과를 생성하도록 구성된 제1 덧셈기, 제1 시프트 값에 따라, 제1 덧셈 결과의 자릿수를 시프트하여 제1 시프트된 덧셈 결과를 생성하도록 구성된 제1 시프터, 및 제1 시프트된 덧셈 결과에 기초하여 출력 특징 데이터를 생성하도록 구성된 누산기를 포함하되, 제1 특징 비트들의 자릿수 및 제2 특징 비트들의 자릿수는 동일하고, 제1 가중치 비트들의 자릿수 및 제2 가중치 비트들의 자릿수는 동일하다.
Int. CL G06N 3/063 (2006.01.01) G06F 5/01 (2006.01.01) G06F 7/53 (2006.01.01) G06F 7/523 (2006.01.01)
CPC G06N 3/063(2013.01) G06F 5/01(2013.01) G06F 7/53(2013.01) G06F 7/523(2013.01)
출원번호/일자 1020220102105 (2022.08.16)
출원인 포항공과대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0119571 (2022.08.30) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/분할
원출원번호/일자 10-2019-0070884 (2019.06.14)
관련 출원번호 1020190070884
심사청구여부/일자 Y (2022.08.16)
심사청구항수 9

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 포항공과대학교 산학협력단 대한민국 경상북도 포항시 남구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 류성주 경상북도 포항시 남구
2 김형준 경상북도 포항시 남구
3 김재준 경상북도 포항시 남구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인 고려 대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로 *길 ** *층(역삼동)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [분할출원]특허출원서
[Divisional Application] Patent Application
2022.08.16 수리 (Accepted) 1-1-2022-0853753-87
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번호 청구항
1 1
제1 입력 특징 데이터의 제1 특징 비트들 및 제1 가중치 데이터의 제1 가중치 비트들을 곱하여 제1 곱셈 결과를 생성하도록 구성된 제1 비트 연산기;제2 입력 특징 데이터의 제2 특징 비트들 및 제2 가중치 데이터의 제2 가중치 비트들을 곱하여 제2 곱셈 결과를 생성하여 제2 곱셈 결과를 생성하도록 구성된 제2 비트 연산기;상기 제1 곱셈 결과 및 상기 제2 곱셈 결과를 더하여 제1 덧셈 결과를 생성하도록 구성된 제1 덧셈기; 제1 시프트 값에 따라, 상기 제1 덧셈 결과의 자릿수를 시프트하여 제1 시프트된 덧셈 결과를 생성하도록 구성된 제1 시프터; 및상기 제1 시프트된 덧셈 결과에 기초하여 출력 특징 데이터를 생성하도록 구성된 누산기를 포함하되,상기 제1 특징 비트들의 자릿수 및 상기 제2 특징 비트들의 자릿수는 동일하고, 상기 제1 가중치 비트들의 자릿수 및 상기 제2 가중치 비트들의 자릿수는 동일한 뉴럴 네트워크 가속기
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제 1 항에 있어서, 상기 뉴럴 네트워크 가속기는:상기 제1 입력 특징 데이터의 제3 특징 비트들 및 상기 제1 가중치 비트들을 곱하여 제3 곱셈 결과를 생성하도록 구성된 제3 비트 연산기;상기 제2 입력 특징 데이터의 제4 특징 비트들 및 상기 제2 가중치 비트들을 곱하여 제4 곱셈 결과를 생성하도록 구성된 제4 비트 연산기;상기 제3 곱셈 결과 및 상기 제4 곱셈 결과를 더하여 제2 덧셈 결과를 생성하도록 구성된 제2 덧셈기; 및제2 시프트 값에 따라, 상기 제2 덧셈 결과의 자릿수를 시프트하여 제2 시프트된 덧셈 결과를 생성하도록 구성된 제2 시프터를 더 포함하되,상기 누산기는 상기 제1 시프트된 덧셈 결과 및 상기 제2 시프트된 덧셈 결과를 더하여 상기 출력 특징 데이터를 생성하도록 더 구성되고,상기 제3 특징 비트들의 자릿수 및 상기 제4 특징 비트들의 자릿수는 동일한 뉴럴 네트워크 가속기
3 3
제 2 항에 있어서, 상기 제1 특징 비트들의 자릿수는 상기 제3 특징 비트들의 자릿수보다 높고, 상기 제2 특징 비트들의 자릿수는 상기 제4 특징 비트들의 자릿수보다 높은 뉴럴 네트워크 가속기
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제 2 항에 있어서, 상기 제1 입력 특징 데이터는 상기 제1 비트 연산기 및 상기 제3 비트 연산기의 동작 비트 수에 따라 상기 제1 특징 비트들 및 상기 제3 특징 비트들로 분할되고,상기 제2 입력 특징 데이터는 상기 제2 비트 연산기 및 상기 제4 비트 연산기의 동작 비트 수에 따라, 상기 제2 특징 비트들 및 상기 제4 특징 비트들로 분할되는 뉴럴 네트워크 가속기
5 5
제 1 항에 있어서,상기 제1 비트 연산기는 상기 제1 특징 비트들 및 상기 제1 가중치 데이터의 제3 가중치 비트들을 곱하여 제5 곱셈 결과를 생성하도록 더 구성되고,상기 제2 비트 연산기는 상기 제2 특징 비트들 및 상기 제1 가중치 데이터의 제4 가중치 비트들을 곱하여 제6 곱셈 결과를 생성하도록 더 구성되고,상기 제1 덧셈기는 상기 제5 곱셈 결과 및 상기 제6 곱셈 결과를 더하여 제3 덧셈 결과를 생성하도록 더 구성되고,상기 제1 시프터는 상기 제1 시프트 값에 따라, 상기 제3 덧셈 결과의 자릿수를 시프트하여 제3 시프트된 덧셈 결과를 생성하도록 더 구성되고, 그리고상기 누산기는 상기 제1 시프트된 덧셈 결과 및 상기 제3 시프트된 덧셈 결과를 더하여 상기 출력 특징 데이터를 생성하도록 더 구성되고,상기 제3 가중치 비트들의 자릿수 및 상기 제4 가중치 비트들의 자릿수는 동일한 뉴럴 네트워크 가속기
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제 5 항에 있어서, 상기 제1 가중치 비트들의 자릿수는 상기 제3 가중치 비트들의 자릿수보다 높고, 상기 제2 가중치 비트들의 자릿수는 상기 제4 가중치 비트들의 자릿수보다 높은 뉴럴 네트워크 가속기
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제 1 항에 있어서, 상기 제1 시프트 값은 상기 제1 특징 비트들의 자릿수 및 상기 제1 가중치 비트들의 자릿수에 기초하여 결정되거나 상기 제2 특징 비트들의 자릿수 및 상기 제2 가중치 비트들의 자릿수에 기초하여 결정되는 뉴럴 네트워크 가속기
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제 1 항에 있어서, 상기 제1 특징 비트들의 비트 수와 상기 제1 가중치 비트들의 비트 수는 동일하고, 상기 제2 특징 비트들의 비트 수와 상기 제2 가중치 비트들의 비트 수는 동일한 뉴럴 네트워크 가속기
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제 1 항에 있어서, 상기 제1 비트 연산기는 XNOR 연산 또는 AND 연산 중 선택 신호에 따라 선택된 하나를 기반으로 상기 제1 곱셈 결과를 생성하는 뉴럴 네트워크 가속기
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.