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신경망 구성 정보에 기반하여 신경망을 구현하도록 구성되는 신경망 연산 가속기; 그리고장치 정보에 기반하여 상기 신경망 구성 정보의 정밀도를 조절하도록 구성되는 제어 회로를 포함하고,상기 제어 회로는 자원 한도 내의 자원을 이용하여 신경망 연산이 수행되도록 상기 신경망 구성 정보의 정밀도를 조절하는 인공 지능 반도체 프로세서
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제1항에 있어서,상기 신경망 구성 정보는 상기 신경망을 구성하는 가중치들의 데이터 및 피처맵 데이터를 포함하는 인공 지능 반도체 프로세서
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제1항이 있어서,상기 신경망 구성 정보의 상기 정밀도는 상기 신경망 구성 정보의 희소화 비율 및 양자화 포맷 중 적어도 하나를 포함하는 인공 지능 반도체 프로세서
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제1항에 있어서,상기 자원 한도는 온도의 임계값 및 전력의 임계값 중 적어도 하나를 포함하는 인공 지능 반도체 프로세서
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제1항에 있어서,상기 장치 정보는 상기 신경망 구성 정보의 상기 정밀도에 따른 상기 자원의 소비량의 테이블을 포함하는 인공 지능 반도체 프로세서
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제5항에 있어서,상기 장치 정보는 상기 자원의 현재 소비량을 더 포함하는 인공 지능 반도체 프로세서
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제6항에 있어서,상기 제어 회로는 상기 자원의 현재 소비량에 기반하여, 상기 테이블의 상기 자원의 소비량을 보정하여 보정된 테이블을 생성하는 인공 지능 반도체 프로세서
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제7항에 있어서,상기 장치 정보는 상기 자원 한도의 정보를 더 포함하는 인공 지능 반도체 프로세서
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제1항에 있어서,상기 장치 정보는 상기 신경망의 계층들의 정밀도에 따른 정확도의 테이블을 더 포함하는 인공 지능 반도체 프로세서
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제9항에 있어서,상기 제어 회로는 상기 테이블에 기반하여, 상기 신경망 구성 정보의 상기 정밀도를 조절하는 인공 지능 반도체 프로세서
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인공 지능 반도체 프로세서의 동작 방법에 있어서:신경망 구성 정보를 수신하는 단계;초기 장치 정보를 수신하는 단계;실시간 장치 정보를 수신하는 단계; 그리고상기 초기 장치 정보 및 상기 실시간 장치 정보에 기반하여, 상기 신경망 구성 정보를 갱신하는 단계를 포함하는 동작 방법
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제11항에 있어서,상기 신경망 구성 정보를 갱신하는 단계는,상기 신경망 구성 정보의 희소화 비율을 조절하는 단계를 포함하는 동작 방법
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제11항에 있어서,상기 신경망 구성 정보를 갱신하는 단계는,상기 신경망 구성 정보의 양자화 포맷을 조절하는 단계를 포함하는 동작 방법
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제11항에 있어서,상기 초기 장치 정보는 자원 한도를 가리키는 정보를 포함하고,상기 신경망 구성 정보를 갱신하는 단계는, 상기 인공 지능 반도체 프로세서가 상기 자원 한도보다 낮은 자원을 소비하도록 상기 신경망 구성 정보를 갱신하는 단계를 포함하는 동작 방법
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제11항에 있어서,상기 초기 장치 정보는 상기 신경망 구성 정보의 갱신에 따른 자원의 소비량의 테이블을 포함하고, 그리고상기 실시간 장치 정보는 실시간 자원 소비량을 포함하는 동작 방법
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제15항에 있어서,상기 실시간 자원 소비량에 기반하여 상기 테이블을 갱신하는 단계를 더 포함하고, 그리고 상기 신경망 구성 정보를 갱신하는 단계는 상기 갱신된 테이블에 기반하여 수행되는 동작 방법
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제11항에 있어서,상기 초기 장치 정보는 상기 신경망 구성 정보의 갱신에 따란 정확도의 테이블을 포함하고, 그리고 상기 신경망 구성 정보를 갱신하는 단계는 상기 테이블에 기반하여 수행되는 동작 방법
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