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IP Library

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"한국 반도체산업의 경쟁력"

IDEC에서 설계인력양성의 발판을 마련하겠습니다.

IP명 Design of Precision-Scalable DNN Training Accelerator
Category Digital Application Deep Learning Processor
실설계면적 4㎛ X 4㎛ 공급 전압 1.1V
IP유형 Soft IP 동작속도 200Hz
검증단계 Simulation 참여공정 SS28-2001
IP개요 현재 딥러닝과 관련하여 많은 연구들이 진행되고 있다. 딥러닝을 활용하기 위해서는 이를 뒷받침할 수 있는 하드웨어가 필요하다. 특히, 딥러닝의 경우, 굉장히 많은 양의 연산을 요구하기 때문에 이를 실제 applications에 적용하기 위해선 효율적인 하드웨어가 필요하다.
효율적인 설계 방법으론, 대표적으로 quantize된 데이터를 사용하는 것이다. 우리 디자인은 quantize 기법이 가미된 BFP arithmetic을 기본 자료형으로 사용하고 있다. 이는 기존에 보편적으로 사용됐던 FP arithmetic의 하드웨어들보다 더 적은 hardware density 및 resource들을 요구한다.
더 나아가 다양한 precision들을 지원할 수 있게 하여, 낮은 precision 연산에서 높은 throughput을 가질 수 있도록 하였다.
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