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NTIS 바로가기주관연구기관 | 인하대학교 InHa University |
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연구책임자 | 서영교 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2023-03 |
과제시작연도 | 2022 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202300010141 |
과제고유번호 | 1711169337 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부) |
DB 구축일자 | 2023-10-11 |
키워드 | 인공지능 하드웨어.프로세싱 인 메모리.메모리 회로 설계.스핀트로닉스.신경망 회로 설계.Transposal SRAM Cell.Processing In Memory.Transposal MRAM Cell.Memory Circuit Design.Neural Processing Unit. |
□ 연구개요
· CAM 기반 BNN 가속기는 CAM의 검색 작업을 사용하여 BNN에 대한 XNOR 연산은 구현 가능하고 빠른 속도를 제공하지만 XNOR 비트 카운트 연산의 결과값이 process variation에 의해 상당한 오류를 야기시킬 수 있는 문제가 있음. 이를 보완하기 위해 분류 정확도를 높이기 위해 XNOR 비트 카운트 연산의 오류를 줄이기 위한 reference line의 이중화 구조를 설계하고 검증함
· 생물학적 뉴런과 시냅스를 모방한 SNN을 위한 하드웨어를 설계할 때 메모리와 컴퓨팅 블록 간의 데이터
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