Pipelined Design of a Neural Network Using FPGA

FPGA 를 이용한 신경망의 파이프라인 설계

본 논문에서는 부동소수점 연산을 사용하면서도 빠른 처리속도를 가지는 신경망의 파이프라인 설계를 제안한다. 부동소수점 연산은 고정소수점 연산보다 느린 처리속도와 많은 면적으로 일반적인 하드웨어 구현에서 잘 사용되지 않지만, 제안된 구조에서는 고정소수점 연산보다 더 정확한 값을 계산할 수 있는 부동소수점 연산을 사용하며 부동소수점의 느린 처리 속도를 보완할 수 있도록 파이프라인 구조를 사용한다. 파이프라인 구조의 성능을 검증하기 위해 2 가지의 서로 다른 구조의 신경망을 사용한다. 실험 환경으로는 Xilinx XC2V8000 칩과 Xilinx ISE 6.2 의 합성 도구를 사용한다. 실험 결과는 파이프라인 구조일 때의 신경망은 각각 7 클럭, 8 클럭이 소요되고, 파이프라인 구조가 아닐 때 각각의 신경망은 77 클럭, 84 클럭으로써 파이프라인 구조일 때 약 10 배의 빠른 처리를 가진다.