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합성 곱 신경망의 연산 가속화 방법 및 합성 곱 신경망의 연산 가속화 장치

  • 기술번호 : KST2023010639
  • 담당센터 : 경기기술혁신센터
  • 전화번호 : 031-8006-1570
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 발명의 일 실시예에 따른 합성 곱 신경망의 연산 가속화 방법은 상기 제1 메모리의 복수의 로어드 데이터 존재 여부에 기초하여, 프로세서로부터 데이터의 합성 곱 연산에 이용되는 복수의 제1 가상 주소(virtual address)를 획득하는 단계; 상기 복수의 제1 가상 주소를 각 제1 가상 주소에 대응되는 복수의 원본 데이터의 중복 요소가 고려된 가상 주소 변환 식에 기초하여, 각 제1 가상 주소에 대응되는 복수의 원본 데이터의 물리 주소로 변환하는 단계; 상기 변환된 복수의 원본 데이터의 물리 주소를 이용하여, 상기 복수의 원본 데이터를 데이터가 저장된 제1 버퍼로부터 획득하는 단계; 및 상기 가상 주소 변환 식 및 상기 획득된 복수의 원본 데이터를 이용하여 상기 제1 가상 주소에 대응되는 복수의 로어드 데이터를 생성하고, 상기 생성된 복수의 로어드 데이터를 상기 제1 메모리로 전달하는 단계를 포함할 수 있다.
Int. CL G06N 3/063 (2023.01.01) G06F 7/544 (2017.01.01) G06F 9/30 (2018.01.01) G06F 9/34 (2006.01.01) G06F 12/1036 (2016.01.01) G06F 12/1045 (2016.01.01)
CPC G06N 3/063(2013.01) G06F 7/5443(2013.01) G06F 9/30138(2013.01) G06F 9/34(2013.01) G06F 12/1036(2013.01) G06F 12/1045(2013.01)
출원번호/일자 1020220060279 (2022.05.17)
출원인 성균관대학교산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2023-0160588 (2023.11.24) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2022.05.17)
심사청구항수 11

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 성균관대학교산학협력단 대한민국 경기도 수원시 장안구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김정래 경기도 용인시 기흥구
2 홍석인 충청남도 천안시 서북구
3 한태희 서울특별시 강남구
4 강민구 경기도 안산시 상록구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 제일특허법인(유) 대한민국 서울특별시 서초구 마방로 ** (양재동, 동원F&B빌딩)

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
2022.05.17 수리 (Accepted) 1-1-2022-0521589-42
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2023.02.15 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2023.05.16 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2023-0194613-28
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번호 청구항
1 1
제1 메모리에 연결된 합성 곱 신경망의 연산 가속화 장치에 의해 수행되는 합성 곱 신경망의 연산 가속화 방법에 있어서,상기 제1 메모리의 복수의 로어드 데이터 존재 여부에 기초하여, 프로세서로부터 데이터의 합성 곱 연산에 이용되는 복수의 제1 가상 주소(virtual address)를 획득하는 단계;상기 복수의 제1 가상 주소를 각 제1 가상 주소에 대응되는 복수의 원본 데이터의 중복 요소가 고려된 가상 주소 변환 식에 기초하여, 각 제1 가상 주소에 대응되는 복수의 원본 데이터의 물리 주소로 변환하는 단계;상기 변환된 복수의 원본 데이터의 물리 주소를 이용하여, 상기 복수의 원본 데이터를 데이터가 저장된 제1 버퍼로부터 획득하는 단계; 및상기 가상 주소 변환 식 및 상기 획득된 복수의 원본 데이터를 이용하여 상기 제1 가상 주소에 대응되는 복수의 로어드 데이터를 생성하고, 상기 생성된 복수의 로어드 데이터를 상기 제1 메모리로 전달하는 단계를 포함하는,합성 곱 신경망의 연산 가속화 방법
2 2
제 1 항에 있어서, 상기 프로세서는 중앙처리장치(CPU)이고, 상기 제1 메모리는 L1 캐쉬 메모리인,합성 곱 신경망의 연산 가속화 방법
3 3
제 1 항에 있어서,상기 복수의 제1 가상 주소를 획득하는 단계는,상기 제1 가상 주소에 대응되는 상기 복수의 로어드 데이터가 제1 메모리에 있는 경우에는 상기 제1 가상 주소를 획득하는 단계를 수행하지 않는,합성 곱 신경망의 연산 가속화 방법
4 4
제 1 항에 있어서,상기 복수의 원본 데이터의 물리 주소로 변환하는 단계는,상기 복수의 원본 데이터의 물리 주소, 상기 가상 주소 변환 식 및 기 저장된 로어링 연산 테이블에 기초하여, 상기 복수의 제1 가상 주소를 상기 복수의 원본 데이터의 가상 주소로 변환하는 단계; 및상기 변환된 원본 데이터의 가상 주소를 상기 원본 데이터의 물리 주소로 변환하는 단계를 포함하는,합성 곱 신경망의 연산 가속화 방법
5 5
제 4 항에 있어서,상기 로어링 연산 테이블은,원본 데이터의 시작 주소, 원본 데이터의 너비, 원본 데이터의 높이, 원본 데이터의 채널 수, 합성 곱 연산에 이용되는 커널의 너비, 높이, 패딩 수 및 로어드 데이터의 시작 주소 중 적어도 하나를 포함하는,합성 곱 신경망의 연산 가속화 방법
6 6
제 1 항에 있어서,상기 복수의 제1 가상 주소를 상기 복수의 원본 데이터의 물리 주소로 변환하는 단계는,복수의 원본 데이터의 가상 주소가 복수의 원본 데이터의 물리 주소로 기 변환되었던 정보가 저장된 제2 버퍼에 상기 복수의 원본 데이터의 가상 주소가 상기 복수의 원본 데이터의 물리 주소로 변환된 정보가 존재하는 지 여부를 판단하는 단계; 및상기 변환된 정보가 상기 제2 버퍼에 존재 경우, 상기 변환된 정보로 상기 복수의 제1 가상 주소를 상기 복수의 원본 데이터의 물리 주소로 변환하는 단계를 포함하는,합성 곱 신경망의 연산 가속화 방법
7 7
제 1 항에 있어서,상기 복수의 원본 데이터를 상기 제1 버퍼로부터 획득하는 단계는,상기 복수의 원본 데이터가 상기 제1 버퍼에 존재하는 경우, 상기 복수의 원본 데이터를 상기 제1 버퍼로부터 획득하고, 상기 복수의 원본 데이터가 상기 제1 버퍼에 존재하지 않는 경우, 상기 복수의 원본 데이터를 상기 제1 메모리와는 상이한 제2 메모리에 요청하여 상기 제1 버퍼로부터 상기 복수의 원본 데이터를 획득하는 단계를 포함하는,합성 곱 신경망의 연산 가속화 방법
8 8
제 7 항에 있어서,상기 제2 메모리는,L2 캐쉬 메모리인,합성 곱 신경망의 연산 가속화 방법
9 9
제 1 항에 있어서,상기 제1 버퍼는,상기 제1 메모리와는 상이한 제2 메모리로부터 획득된 상기 복수의 원본 데이터를 저장하는합성 곱 신경망의 연산 가속화 방법
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제1 메모리의 복수의 로어드 데이터 존재 여부에 기초하여, 프로세서로부터 데이터의 합성 곱 연산에 이용되는 복수의 제1 가상 주소(virtual address)를 획득하고, 상기 복수의 제1 가상 주소를 각 제1 가상 주소에 대응되는 복수의 원본 데이터의 중복 요소가 고려된 가상 주소 변환 식에 기초하여, 각 제1 가상 주소에 대응되는 복수의 원본 데이터의 물리 주소로 변환하는 주소 변환부;복수의 데이터를 저장하는 제1 버퍼부; 및상기 변환된 복수의 원본 데이터의 물리 주소를 이용하여, 상기 복수의 원본 데이터를 상기 제1 버퍼로부터 획득하고, 상기 가상 주소 변환 식 및 상기 획득된 복수의 원본 데이터를 이용하여 상기 제1 가상 주소에 대응되는 복수의 로어드 데이터를 생성하고, 상기 생성된 복수의 로어드 데이터를 상기 제1 메모리로 전달하는 로어드 데이터 생성부를 포함하는,합성 곱 신경망의 연산 가속화 장치
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로어드 데이터가 저장된 제1 메모리; 데이터의 합성 곱 연산에 이용되는 복수의 제1 가상 주소(virtual address)를 송신하는 프로세서; 및상기 제1 메모리의 복수의 제1 로어드 데이터 존재 여부에 기초하여, 상기 프로세서로부터 상기 복수의 제1 가상 주소를 획득하고, 상기 복수의 제1 가상 주소를 각 제1 가상 주소에 대응되는 복수의 원본 데이터의 중복 요소가 고려된 가상 주소 변환 식에 기초하여, 각 제1 가상 주소에 대응되는 복수의 원본 데이터의 물리 주소로 변환하며, 상기 변환된 복수의 원본 데이터의 물리 주소를 이용하여, 상기 복수의 원본 데이터를 데이터가 저장된 제1 버퍼로부터 획득하고, 상기 가상 주소 변환 식 및 상기 획득된 복수의 원본 데이터를 이용하여 상기 제1 가상 주소에 대응되는 복수의 제1 로어드 데이터를 생성하고, 상기 생성된 복수의 제1 로어드 데이터를 상기 제1 메모리로 전달하는 합성 곱 신경망의 연산 가속화 장치를 포함하는,합성 곱 신경망의 연산 가속화 시스템
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 서울대학교 산학협력단 신개념PIM반도체선도기술개발(R&D) 고신뢰 메모리를 위한 지능형 인메모리 오류정정 디바이스 개발
2 산업통상자원부 한국전자통신연구원 차세대지능형반도체기술개발(설계·제조)(R&D) 차세대 메모리를 위한 개방형 융합 메모리 솔루션 및 플랫폼 개발
3 과학기술정보통신부 성균관대학교(자연과학캠퍼스) 개인기초연구(과기정통부)(R&D) 분산 인공지능 시스템의 네트워크 개선 연구
4 과학기술정보통신부 성균관대학교 산학협력단 정보통신방송혁신인재양성(R&D) 인공지능대학원지원(성균관대학교)