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희소 컨볼루션 신경망을 위한 뱅크 할당 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2023004566
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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 희소 컨볼루션 신경망을 위한 뱅크 할당 장치 및 방법이 개시되며, 본원의 일 실시예에 따른 희소 컨볼루션 신경망을 위한 뱅크 할당 방법은, 상기 희소 컨볼루션 신경망의 출력 활성화 값을 이루는 복수의 프로덕트 각각을 할당하기 위한 큐브 구조와 연계된 제1파라미터 및 제2파라미터를 결정하는 단계 및 상기 희소 컨볼루션 신경망의 입력 활성화 값 및 필터 가중치 값에 기초하여 곱연산을 수행하여 산출된 상기 복수의 프로덕트 각각을 상기 큐브 구조에 기초하여 복수의 뱅크에 할당하는 단계를 포함할 수 있다.
Int. CL G06N 3/063 (2023.01.01) G06N 3/04 (2023.01.01) G06F 12/02 (2018.01.01)
CPC G06N 3/063(2013.01) G06N 3/04(2013.01) G06F 12/0207(2013.01)
출원번호/일자 1020210178353 (2021.12.14)
출원인 건국대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2023-0089721 (2023.06.21) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2021.12.14)
심사청구항수 15

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 건국대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 광진구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 박성정 서울특별시 광진구
2 김선우 서울특별시 중랑구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 박기갑 대한민국 서울특별시 강남구 논현로 ***(역삼동) 여산빌딩 *층 ***호(온유특허법률사무소)
2 유민규 대한민국 서울특별시 강남구 논현로 *** , *층 ***호 (역삼동, 여산빌딩)(온유특허법률사무소)

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
2021.12.14 수리 (Accepted) 1-1-2021-1445721-12
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2023.01.16 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
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번호 청구항
1 1
희소 컨볼루션 신경망을 위한 뱅크 할당 방법으로서,상기 희소 컨볼루션 신경망의 출력 활성화 값을 이루는 복수의 프로덕트 각각을 할당하기 위한 큐브 구조와 연계된 제1파라미터 및 제2파라미터를 결정하는 단계; 및상기 희소 컨볼루션 신경망의 입력 활성화 값 및 필터 가중치 값에 기초하여 곱연산을 수행하여 산출된 상기 복수의 프로덕트 각각을 상기 큐브 구조에 기초하여 복수의 뱅크에 할당하는 단계,를 포함하는, 뱅크 할당 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 제1파라미터는 상기 큐브 구조의 로우(Row) 방향 크기에 대응되고, 상기 제2파라미터는 상기 큐브 구조의 채널(Channel) 방향 크기에 대응되는 것인, 뱅크 할당 방법
3 3
제2항에 있어서,상기 할당하는 단계는,어느 하나의 상기 큐브 구조에 포함되는 프로덕트 각각을 상기 복수의 뱅크 각각에 대하여 중복되지 않도록 할당하는 것인, 뱅크 할당 방법
4 4
제1항에 있어서,상기 결정하는 단계는,상기 필터 가중치 값 및 상기 입력 활성화 값 중 적어도 하나를 이루는 복수의 데이터 중 0이 아닌 데이터인 유효 데이터의 배치 패턴에 기초하여 상기 제1파라미터 및 상기 제2파라미터를 결정하는 것인, 뱅크 할당 방법
5 5
제4항에 있어서,상기 결정하는 단계는,상기 입력 활성화 값과 연계된 상기 유효 데이터의 비율이 낮으면, 상기 제1파라미터를 증가시키는 것인, 뱅크 할당 방법
6 6
제1항에 있어서,상기 결정하는 단계는,상기 복수의 프로덕트 중 상기 출력 활성화 값에서 서로 다른 채널에 분포되는 프로덕트의 수가 많으면, 상기 제2파라미터를 증가시키는 것인, 뱅크 할당 방법
7 7
제3항에 있어서,상기 복수의 뱅크가 H개의 뱅크를 포함하면, 상기 큐브 구조의 칼럼(Column) 방향 크기는 하기 식 1에 기초하여 연산되되,[식 1]여기서, 상기 EB는 상기 제1파라미터이고, 상기 KB는 상기 제2파라미터인 것을 특징으로 하는, 뱅크 할당 방법
8 8
희소 컨볼루션 신경망을 위한 뱅크 할당 장치로서,상기 희소 컨볼루션 신경망의 출력 활성화 값을 이루는 복수의 프로덕트 각각을 할당하기 위한 큐브 구조와 연계된 제1파라미터 및 제2파라미터를 결정하는 파라미터 설정부; 및상기 희소 컨볼루션 신경망의 입력 활성화 값 및 필터 가중치 값에 기초하여 곱연산을 수행하여 산출된 상기 복수의 프로덕트 각각을 상기 큐브 구조에 기초하여 복수의 뱅크에 할당하는 할당 수행부,를 포함하는, 뱅크 할당 장치
9 9
제8항에 있어서,상기 제1파라미터는 상기 큐브 구조의 로우(Row) 방향 크기에 대응되고, 상기 제2파라미터는 상기 큐브 구조의 채널(Channel) 방향 크기에 대응되는 것인, 뱅크 할당 장치
10 10
제9항에 있어서,상기 할당 수행부는,어느 하나의 상기 큐브 구조에 포함되는 프로덕트 각각을 상기 복수의 뱅크 각각에 대하여 중복되지 않도록 할당하는 것인, 뱅크 할당 장치
11 11
제8항에 있어서,상기 파라미터 설정부는,상기 필터 가중치 값 및 상기 입력 활성화 값 중 적어도 하나를 이루는 복수의 데이터 중 0이 아닌 데이터인 유효 데이터의 배치 패턴에 기초하여 상기 제1파라미터 및 상기 제2파라미터를 결정하는 것인, 뱅크 할당 장치
12 12
제11항에 있어서,상기 파라미터 설정부는,상기 입력 활성화 값과 연계된 상기 유효 데이터의 비율이 낮으면, 상기 제1파라미터를 증가시키는 것인, 뱅크 할당 장치
13 13
제8항에 있어서,상기 파라미터 설정부는,상기 복수의 프로덕트 중 상기 출력 활성화 값에서 서로 다른 채널에 분포되는 프로덕트의 수가 많으면, 상기 제2파라미터를 증가시키는 것인, 뱅크 할당 장치
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제10항에 있어서,상기 복수의 뱅크가 H개의 뱅크를 포함하면, 상기 큐브 구조의 칼럼(Column) 방향 크기는 하기 식 1에 기초하여 연산되되,[식 1]여기서, 상기 EB는 상기 제1파라미터이고, 상기 KB는 상기 제2파라미터인 것을 특징으로 하는, 뱅크 할당 장치
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희소 컨볼루션 신경망을 위한 하드웨어 가속기로서,상기 희소 컨볼루션 신경망의 입력 활성화 값을 저장하는 제1저장 모듈;상기 희소 컨볼루션 신경망의 필터 가중치 값을 저장하는 제2저장 모듈;상기 제1저장 모듈로부터 상기 입력 활성화 값을 획득하고, 상기 제2저장 모듈로부터 상기 필터 가중치 값을 획득하여 곱연산을 수행하는 연산 모듈;상기 곱연산 결과 획득된 상기 복수의 프로덕트를 상기 복수의 뱅크에 할당하는 제8항 내지 제14항 중 어느 한 항에 따른 뱅크 할당 장치; 및상기 복수의 뱅크를 포함하는 누산 모듈,을 포함하는, 하드웨어 가속기
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