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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-09-10 09:55 高位合成を用いたマルチコア構成のニューラルネットワークのFPGA実装 ○神宮司明良・中原啓貴（東工大）  RECONF2021-18 |
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| 抄録 | （和） | 畳み込みニューラルネットワークは画像認識において高い認識精度を持つことから，ロボット，自動運転，防犯カメラなどの組み込みシステムにおける画像認識の応用として期待されている．組み込みシステムではシステムの応答速度が重要となる．GPUによる実装は高いスループットを達成するが，応答速度が遅く組み込みシステムには向いていないため，FPGAなどの専用回路による実装が研究されている．FPGAの設計手法として高位合成と呼ばれる手法がある．高位合成による設計手法は，短期間での設計を可能とするが，大規模な回路では高い動作周波数を実現することが難しい問題があった．本稿では，高位合成を用いて設計した畳み込みニューラルネットワーク回路のアーキテクチャを提案する．本稿では，高位合成による小規模な回路モジュールを設計し，複数のモジュールを使用することで大規模かつ高い動作周波数の回路設計に成功した．Xilinx社FPGAボードのZCU102に実装したところ，リソースの50%程度を占める比較的大きなデザインでありながら，500MHzの動作周波数を達成した．ベンチマーク画像を用いた比較実験の結果，提案手法は，CPUより7.0倍高速であり，GPUより2.3倍高速であった． |
| （英） | (Not available yet) | |
| キーワード | （和） | CNN / ニューラルネットワーク / 画像認識 / FPGA / 組み込みシステム / HLS / 高位合成 / |
| （英） | / / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 175, RECONF2021-18, pp. 7-12, 2021年9月. | |
| 資料番号 | RECONF2021-18 | |
| 発行日 | 2021-09-03 (RECONF) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| 査読に ついて |
本技術報告は査読を経ていない技術報告であり，推敲を加えられていずれかの場に発表されることがあります． | |
| PDFダウンロード | RECONF2021-18 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | RECONF |
| 開催期間 | 2021-09-10 - 2021-09-10 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | リコンフィギャラブルシステム，一般 |
| テーマ（英） | Reconfigurable system, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | RECONF |
| 会議コード | 2021-09-RECONF |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 高位合成を用いたマルチコア構成のニューラルネットワークのFPGA実装 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | An FPGA Implementation of neural networks with multi-core structured using high level synthesis |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | CNN / |
| キーワード(2)（和/英） | ニューラルネットワーク / |
| キーワード(3)（和/英） | 画像認識 / |
| キーワード(4)（和/英） | FPGA / |
| キーワード(5)（和/英） | 組み込みシステム / |
| キーワード(6)（和/英） | HLS / |
| キーワード(7)（和/英） | 高位合成 / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 神宮司 明良 / Akira Jinguji / |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京工業大学 (略称： 東工大) Tokyo Institute of Technology (略称： Tokyo Tech) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中原 啓貴 / Hiroki Nakahara / |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京工業大学 (略称： 東工大) Tokyo Institute of Technology (略称： Tokyo Tech) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-09-10 09:55:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | RECONF |
| 資料番号 | RECONF2021-18 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.175 |
| ページ範囲 | pp.7-12 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-09-03 (RECONF) |
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