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ResNet을 지원하는 BNN 하드웨어 구조를 위한 데이터 처리 방법에 있어서,(a) BNN에 기반하여 이진화된 입력 데이터(Input Feature map)를 내부 메모리 상에 저장하는 단계;(b) 상기 이진화된 입력 데이터와 상기 BNN에 기반하여 이진화된 가중치를 기반으로 컨볼루션 연산을 수행하는 단계;(c) 외부 메모리로부터 상기 입력 데이터의 일부를 독출하는 단계;(d) 상기 입력 데이터의 일부와 상기 컨볼루션 연산 결과(Output Feature map)를 기반으로 숏컷 연산을 수행하는 단계; 및(e) 상기 숏컷 연산 결과를 외부 메모리 상에 기록(Write-back)하는 단계를 포함하는,ResNet을 지원하는 BNN 하드웨어 구조를 위한 데이터 처리 방법
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제1항에 있어서,상기 (b) 단계 내지 (e) 단계는, 상기 컨볼루션 연산을 수행한 횟수가 출력 채널 사이즈를 초과할 때까지 반복하여 수행되는 것인,ResNet을 지원하는 BNN 하드웨어 구조를 위한 데이터 처리 방법
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제1항에 있어서,상기 (b) 상기 이진화된 입력 데이터와 상기 BNN에 기반하여 이진화된 가중치를 기반으로 컨볼루션 연산을 수행하는 단계는,상기 (a) 단계에서 이진화된 입력 데이터 모두가 내부 메모리 상에 저장됨에 따라, 컨볼루션 연산 수행시 외부 메모리로의 입력 데이터를 독출하지 않는 것인,ResNet을 지원하는 BNN 하드웨어 구조를 위한 데이터 처리 방법
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제1항에 있어서,상기 (c) 외부 메모리로부터 상기 입력 데이터의 일부를 독출하는 단계는,상기 컨볼루션 연산 결과와 연결된 입력 데이터의 일부를 상기 외부 메모리로부터 독출하는 것인,ResNet을 지원하는 BNN 하드웨어 구조를 위한 데이터 처리 방법
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ResNet을 지원하는 BNN 하드웨어 구조를 위한 데이터 처리 시스템에 있어서,내부 메모리 및 외부 메모리를 포함하는 메모리 및 상기 메모리에 저장된 프로그램을 실행시키는 프로세서를 포함하고,상기 프로세서는 상기 프로그램을 실행시킴에 따라 BNN에 기반하여 이진화된 입력 데이터(Input Feature map)를 상기 내부 메모리 상에 저장하고, 상기 이진화된 입력 데이터와 상기 BNN에 기반하여 이진화된 가중치를 기반으로 컨볼루션 연산을 수행하며, 상기 외부 메모리로부터 상기 입력 데이터의 일부를 독출한 후, 상기 입력 데이터의 일부와 상기 컨볼루션 연산 결과(Output Feature map)를 기반으로 숏컷 연산을 수행하고, 상기 숏컷 연산 결과를 외부 메모리 상에 기록(Write-back)하는 것인,ResNet을 지원하는 BNN 하드웨어 구조를 위한 데이터 처리 시스템
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제5항에 있어서,상기 프로세서는 상기 컨볼루션 연산을 수행한 횟수가 출력 채널 사이즈를 초과할 때까지 상기 컨볼루션 연산을 반복하여 수행하는 것인,ResNet을 지원하는 BNN 하드웨어 구조를 위한 데이터 처리 시스템
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제5항에 있어서,상기 이진화된 입력 데이터 모두가 내부 메모리 상에 저장됨에 따라, 상기 프로세서는 컨볼루션 연산 수행시 상기 외부 메모리로의 입력 데이터를 독출하지 않는 것인,ResNet을 지원하는 BNN 하드웨어 구조를 위한 데이터 처리 시스템
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제5항에 있어서,상기 프로세서는 상기 컨볼루션 연산 결과와 연결된 입력 데이터의 일부를 상기 외부 메모리로부터 독출하는 것인,ResNet을 지원하는 BNN 하드웨어 구조를 위한 데이터 처리 시스템
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