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신경망 연산 장치, 신경망 연산 방법 및 신경망 연산 방법을 실행시키도록 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램

  • 기술번호 : KST2022023583
  • 담당센터 : 서울서부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-6124-6930
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 개시된 발명의 일 실시예에 따른 복수개의 계층으로 구성된 인공신경망 모델에 기초하여 입력 데이터에 대한 연산을 수행하는 신경망 연산 장치는, 상기 입력 데이터에 대하여 전처리 연산을 수행하여 전처리 데이터를 출력하도록 구성되는 CPU; 및 상기 전처리 데이터에 대하여 상기 인공신경망 모델의 제1 계층에 의한 연산을 수행하여 중간 데이터를 출력하도록 구성되는 가속기;를 포함하고, 상기 CPU는, 상기 중간 데이터에 대하여 상기 인공신경망 모델의 제2 계층에 의한 연산을 수행하여 출력 데이터를 출력하도록 구성될 수 있다.
Int. CL G06N 3/063 (2006.01.01) G06N 3/04 (2006.01.01)
CPC G06N 3/063(2013.01) G06N 3/04(2013.01)
출원번호/일자 1020210071874 (2021.06.03)
출원인 연세대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0163575 (2022.12.12) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2021.06.03)
심사청구항수 20

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 연세대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 서대문구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 송진호 서울특별시 용산구
2 김보길 서울특별시 서대문구
3 이성재 서울특별시 광진구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 백두진 대한민국 서울특별시 서초구 바우뫼로 ***, *층(양재동, 혜산빌딩)(시공특허법률사무소)
2 유광철 대한민국 서울특별시 서초구 바우뫼로 *** *층 (양재동, 혜산빌딩)(시공특허법률사무소)
3 김정연 대한민국 서울특별시 서초구 바우뫼로 *** *층(양재동, 혜산빌딩)(시공특허법률사무소)
4 권성현 대한민국 서울특별시 서초구 바우뫼로 *** 혜산빌딩 *층(시공특허법률사무소)
5 강일신 대한민국 서울특별시 서초구 바우뫼로 ***, *층 혜산빌딩(양재동)(시공특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2021.06.03 수리 (Accepted) 1-1-2021-0640777-08
2 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment
2021.06.24 수리 (Accepted) 1-1-2021-0727583-10
3 특허고객번호 정보변경(경정)신고서·정정신고서
2022.10.07 수리 (Accepted) 4-1-2022-5235822-97
4 특허고객번호 정보변경(경정)신고서·정정신고서
2022.12.09 수리 (Accepted) 4-1-2022-5292360-75
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
복수개의 계층으로 구성된 인공신경망 모델에 기초하여 입력 데이터에 대한 연산을 수행하는 신경망 연산 장치에 있어서,상기 입력 데이터에 대하여 전처리 연산을 수행하여 전처리 데이터를 출력하도록 구성되는 CPU; 및상기 전처리 데이터에 대하여 상기 인공신경망 모델의 제1 계층에 의한 연산을 수행하여 중간 데이터를 출력하도록 구성되는 가속기;를 포함하고,상기 CPU는,상기 중간 데이터에 대하여 상기 인공신경망 모델의 제2 계층에 의한 연산을 수행하여 출력 데이터를 출력하도록 구성되는 신경망 연산 장치
2 2
제1항에 있어서,상기 CPU는,상기 입력 데이터에 포함된 복수개의 배치에 대한 전처리 연산을 수행하여 각 배치의 전처리 데이터를 출력하도록 구성되고,상기 가속기는,상기 인공신경망 모델에 기초하여 상기 각 배치의 전처리 데이터에 대한 연산을 수행하여 각 배치의 중간 데이터를 출력하도록 구성되는, 신경망 연산 장치
3 3
제2항에 있어서,상기 CPU는,상기 가속기가 제2 배치의 전처리 데이터에 대하여 상기 제1 계층에 의한 연산을 처리하는 동안, 제1 배치의 중간 데이터에 대하여 상기 제2 계층에 의한 연산을 중첩적으로 처리하도록 구성되는, 신경망 연산 장치
4 4
제2항에 있어서,상기 CPU는,상기 가속기가 제1 배치의 전처리 데이터에 대하여 상기 제1 계층에 의한 연산을 처리하는 동안, 제2 배치의 데이터에 대하여 전처리 연산을 중첩적으로 수행하여 상기 제2 배치의 전처리 데이터를 출력하도록 구성되는, 신경망 연산 장치
5 5
제2항에 있어서,상기 CPU는,상기 가속기가 제2 배치의 전처리 데이터에 대하여 상기 제1 계층에 의한 연산을 처리하는 동안, 제1 배치의 데이터에 대하여 후처리 연산을 중첩적으로 수행하여 상기 제1 배치의 출력 데이터를 출력하도록 구성되는, 신경망 연산 장치
6 6
제2항에 있어서,상기 CPU는,상기 가속기가 제2 배치의 전처리 데이터에 대하여 상기 제1 계층에 대한 연산을 처리하는 동안, 제1 배치의 중간 데이터에 대하여 상기 제2 계층에 의한 연산을 중첩적으로 처리하고, 상기 제1 배치의 데이터에 대하여 후처리 연산을 중첩적으로 수행하여 상기 제1 배치의 출력 데이터를 출력하고, 제3 배치의 데이터에 대하여 전처리 연산을 중첩적으로 수행하여 상기 제3 배치의 전처리 데이터를 출력하도록 구성되는, 신경망 연산 장치
7 7
제1항에 있어서,상기 가속기의 성능 및 상기 CPU의 성능에 기초하여, 상기 복수개의 계층을 상기 제1 계층 및 상기 제2 계층으로 분류하도록 구성되는 프로세서;를 더 포함하는 신경망 연산 장치
8 8
제7항에 있어서,상기 프로세서는,상기 CPU의 연산속도 정보, 상기 가속기의 연산속도 정보 및 총 연산 시간에 대한 전처리 연산 시간과 후처리 연산 시간의 비율 정보에 기초하여 상기 복수개의 계층을 상기 제1 계층 및 상기 제2 계층으로 분류하도록 구성되는, 신경망 연산 장치
9 9
제7항에 있어서,상기 프로세서는:상기 신경망 연산 장치의 연산 속도가 기준 처리 속도 이상인지 여부를 판단하고; 그리고상기 신경망 연산 장치의 연산 속도가 기준 처리 속도 이상이면, 상기 신경망 연산 장치에 공급되는 전압 및 주파수 중 적어도 하나를 감소시키도록 구성되는, 신경망 연산 장치
10 10
제1항에 있어서,상기 가속기의 성능 및 상기 CPU의 성능에 기초하여, 상기 복수개의 계층을 상기 제1 계층 및 상기 제2 계층으로 분류하도록 구성되는 프로세서;를 더 포함하고,상기 가속기는,상기 인공신경망 모델에 기초하여 상기 입력 데이터에 포함된 복수개의 배치에 대한 연산을 수행하여 각 배치의 중간 데이터를 출력하도록 구성되고,상기 CPU는:상기 입력 데이터에 포함된 복수개의 배치에 대한 전처리 연산을 수행하여 각 배치의 전처리 데이터를 출력하도록 구성되고; 그리고상기 가속기가 제2 배치의 전처리 데이터에 대하여 상기 제1 계층에 의한 연산을 처리하는 동안, 제1 배치의 중간 데이터에 대하여 상기 제2 계층에 의한 연산을 중첩적으로 처리하고, 상기 제1 배치의 데이터에 대하여 후처리 연산을 중첩적으로 수행하여 상기 제1 배치의 출력 데이터를 출력하고, 제3 배치의 데이터에 대하여 전처리 연산을 중첩적으로 수행하여 제3 배치에 대한 전처리 데이터를 출력하도록 구성되고,상기 프로세서는:상기 CPU의 연산속도 정보, 상기 가속기의 연산속도 정보 및 총 연산 시간에 대한 전처리 연산 시간과 후처리 연산 시간의 비율 정보에 기초하여 상기 복수개의 계층을 상기 제1 계층 및 상기 제2 계층으로 분류하도록 구성되고;상기 신경망 연산 장치의 연산 속도가 기준 처리 속도 이상인지 여부를 판단하고; 그리고상기 신경망 연산 장치의 연산 속도가 기준 처리 속도 이상이면, 상기 신경망 연산 장치에 공급되는 전압 및 주파수 중 적어도 하나를 감소시키도록 구성되는, 신경망 연산 장치
11 11
복수개의 계층으로 구성된 인공신경망 모델에 기초하여 입력 데이터에 대한 연산을 수행하는 신경망 연산 방법에 있어서,CPU에 의해, 상기 입력 데이터에 대하여 전처리 연산을 수행하여 전처리 데이터를 출력하는 단계;가속기에 의해, 상기 전처리 데이터에 대하여 상기 인공신경망 모델의 제1 계층에 의한 연산을 수행하여 중간 데이터를 출력하는 단계; 및상기 CPU에 의해, 상기 중간 데이터에 대하여 상기 인공신경망 모델의 제2 계층에 의한 연산을 수행하여 출력 데이터를 출력하는 단계;를 포함하는 신경망 연산 방법
12 12
제11항에 있어서,상기 전처리 데이터를 출력하는 단계는,상기 CPU에 의해, 상기 입력 데이터에 포함된 복수개의 배치에 대한 전처리 연산을 수행하여 각 배치의 전처리 데이터를 출력하는 단계;를 포함하고,상기 중간 데이터를 출력하는 단계는,상기 가속기에 의해, 상기 인공신경망 모델에 기초하여 상기 각 배치의 전처리 데이터에 대한 연산을 수행하여 각 배치의 중간 데이터를 출력하는 단계;를 포함하는, 신경망 연산 방법
13 13
제12항에 있어서,상기 출력 데이터를 출력하는 단계는,상기 CPU에 의해, 상기 가속기가 제2 배치의 전처리 데이터에 대하여 상기 제1 계층에 의한 연산을 처리하는 동안, 제1 배치의 중간 데이터에 대하여 상기 제2 계층에 의한 연산을 중첩적으로 처리하는 단계;를 포함하는 신경망 연산 방법
14 14
제12항에 있어서,상기 전처리 데이터를 출력하는 단계는,상기 CPU에 의해, 상기 가속기가 제1 배치의 상기 제1 계층에 대한 연산을 처리하는 동안, 제2 배치의 데이터에 대하여 전처리 연산을 중첩적으로 수행하여 상기 제2 배치의 전처리 데이터를 출력하는 단계;를 포함하는 신경망 연산 방법
15 15
제12항에 있어서,상기 출력 데이터를 출력하는 단계는,상기 CPU에 의해, 상기 가속기가 제2 배치의 상기 제1 계층에 대한 연산을 처리하는 동안, 제1 배치의 데이터에 대하여 후처리 연산을 중첩적으로 수행하여 상기 제1 배치의 출력 데이터를 출력하는 단계;를 포함하는 신경망 연산 방법
16 16
제12항에 있어서,상기 출력 데이터를 출력하는 단계는,상기 CPU에 의해, 상기 가속기가 제2 배치의 전처리 데이터에 대하여 상기 제1 계층에 대한 연산을 처리하는 동안, 제1 배치의 중간 데이터에 대하여 상기 제2 계층에 의한 연산을 중첩적으로 처리하는 단계; 및상기 CPU에 의해, 상기 가속기가 상기 제2 배치의 전처리 데이터에 대하여 상기 제1 계층에 대한 연산을 처리하는 동안, 상기 제1 배치의 데이터에 대하여 후처리 연산을 중첩적으로 수행하여 상기 제1 배치의 데이터의 출력 데이터를 출력하는 단계;를 포함하고,상기 전처리 데이터를 출력하는 단계는,상기 CPU에 의해, 상기 가속기가 상기 제2 배치의 상기 제1 계층에 대한 연산을 처리하는 동안, 제3 배치의 데이터에 대하여 전처리 연산을 중첩적으로 수행하여 상기 제3 배치의 전처리 데이터를 출력하는 단계;를 포함하는 신경망 연산 방법
17 17
제11항에 있어서,프로세서에 의해, 상기 가속기의 성능 및 상기 CPU의 성능에 기초하여, 상기 복수개의 계층을 상기 제1 계층 및 상기 제2 계층으로 분류하는 단계;를 더 포함하는 신경망 연산 방법
18 18
제17항에 있어서,상기 제1 계층 및 상기 제2 계층으로 분류하는 단계는,상기 프로세서에 의해, 상기 CPU의 연산속도 정보, 상기 가속기의 연산속도 정보 및 총 연산 시간에 대한 전처리 연산 시간과 후처리 연산 시간의 비율 정보에 기초하여 상기 복수개의 계층을 상기 제1 계층 및 상기 제2 계층으로 분류하는 단계;를 포함하는 신경망 연산 방법
19 19
제17항에 있어서,상기 프로세서에 의해, 신경망 연산 장치의 연산 속도가 기준 처리 속도 이상인지 여부를 판단하는 단계; 및상기 프로세서에 의해, 상기 신경망 연산 장치의 연산 속도가 기준 처리 속도 이상이면, 상기 신경망 연산 장치에 공급되는 전압 및 주파수 중 적어도 하나를 감소시키는 단계;를 더 포함하는 신경망 연산 방법
20 20
제11항 내지 제19항 중 어느 한 항의 신경망 연산 방법을 실행시키도록 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
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 연세대학교 산학협력단 전자정보디바이스산업원천기술개발(R&D) 재구성 가능한 인공신경망 가속기 구현 및 인스트럭션셋 기술개발
2 과학기술정보통신부 한국과학기술원 정보통신방송혁신인재양성(R&D) 비대면·인공지능 사회를 위한 반도체 시스템 융합혁신기술 개발