| IP명 | Design of Precision-Scalable DNN Training Accelerator | ||
|---|---|---|---|
| Category | Digital | Application | Deep Learning Processor |
| 실설계면적 | 4㎛ X 4㎛ | 공급 전압 | 1.1vV |
| IP유형 | Soft IP | 동작속도 | 167MHz |
| 검증단계 | Simulation | 참여공정 | SS28-2102 |
| IP개요 | 현재 딥러닝과 관련하여 많은 연구들이 진행되고 있다. 딥러닝의 특성상 굉장히 많은 양의 연산을 요구하기 때문에 이를 실제 applications에 적용하기 위해선 효율적인 하드웨어가 필요하다. 효율적인 설계 방법으론, 대표적으로 quantize된 데이터를 사용하는 것이다. 우리 디자인은 block floating point를 사용하여 floating point보다 적은 bit을 사용해서 연산을 진행하고 있다. 추가적으로 variable bit precision을 지원하기 때문에 경우에 따라선 낮은 precision으로 더 높은 throughput을 가질 수 있도록 설계 하였다. |
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- 레이아웃 사진 -
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