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A Fully Analog Deep Neural Network Inference Accelerator with Pipeline Registers Based on Master-Slave Switched Capacitors 마스터-슬레이브 스위치 커패시터 기반 파이프라인 레지스터를 갖춘 완전 아날로그 심층 신경망 추론 가속기

Yaxin MEI, Takashi OHSAWA

  • 조회수

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요약 :

마스터-슬레이브 전환 커패시터를 기반으로 하는 파이프라인 레지스터를 사용하여 구성되는 완전 아날로그 파이프라인 심층 신경망(DNN) 가속기가 제안됩니다. 마스터-슬레이브 전환 커패시터의 개념은 디지털 파이프라인 레지스터로 사용되었던 지연 플립플롭(D-FF)과 동등한 아날로그입니다. 파이프라인 레지스터의 성능을 추정하기 위해 비파이프라인 작업을 수행하는 기존 DNN에 적용됩니다. 기존 DNN 대비 사이클 타임은 61.5% 단축되고 데이터 속도는 160% 향상된다. MNIST 분류 테스트에서는 정확도가 99.6%에 달합니다. 등급별 에너지 소비량은 88.2로 0.128% 감소µJ, 1.05의 에너지 효율 달성탑스/W 처리량은 0.538입니다.탑스 180nm 기술 노드에서.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Electronics Vol.E106-C No.9 pp.477-485
발행일
2023/09/01
공개일
2023/03/08
온라인 ISSN
1745-1353
DOI
10.1587/transele.2022ECP5049
원고의 종류
PAPER
범주
통합 전자

작성자

Yaxin MEI
  Waseda University
Takashi OHSAWA
  Waseda University

키워드