並列度のスケーラビリティを備えたCNNのSoC-FPGA実装

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIS20021

グループ名: 【D】産業応用部門 次世代産業システム研究会

発行日: 2020/03/02

タイトル(英語): SoC-FPGA implementation of CNN with highly parallel and scalable

著者名: 高江 怜臣(沖縄工業高等専門学校),富島 悠介(沖縄工業高等専門学校),比嘉 祥吾(沖縄工業高等専門学校),宮城 桂(沖縄工業高等専門学校),山田 親稔(沖縄工業高等専門学校),市川 周一(豊橋技術科学大学)

著者名(英語): Rion TAKAE(National Institute of Technology, Okinawa College),Yuusuke TOMISHIMA(National Institute of Technology, Okinawa College),Shogo HIGA(National Institute of Technology, Okinawa College),Kei Miyagi(National Institute of Technology, Okinawa College),Chikatoshi Yamada(National Institute of Technology, Okinawa College),Shuichi Ichikawa(Toyohashi University of Technology)

要約(日本語): チャネル方向の並列化を適用した畳み込みニューラルネットワークCNNをSoC-FPGA上に実装して評価した結果、CPU（ARM Cortex-A53）単体時と比べて10倍、電力効率を改善できる事を確認した。

要約(英語): A convolutional neural network(CNN) with channel parallelism is implemented on SoC-FPGA. As a result of the evaluation, the power efficiency was improved 10 times compared to the CPU.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,985 Kバイト