In this paper, we propose a neural network processor architecture with on-chip learning and with reconfigurability according to the data dependencies of the algorithm applied. For the neural network model applied, the proposed architecture can be configured into either SIMD or SRA(Systolic Ring Array) without my changing of on-chip configuration so as to obtain a high throughput. However, changing of system configuration can be controlled by user program. To process activation function, which needs amount of cycles to get its value, we design it by using PWL(Piece-Wise Linear) function approximation method. This unit has only single latency and the processing ability of non-linear function such as sigmoid gaussian function etc. And we verified the processing mechanism with EBP(Error Back-Propagation) model.
This paper proposes on the structure for reducing the circuit area and increasing the computation speed in implementing to hardware using the SEED algorithm of a 128-bit block cipher. SEED cipher can be implemented with S/W or H/W method. It should be important that we have minimize the area and computation time in H/W implementation. To increase the computation speed, we used the structure of the pipelined systolic array, and this structure is a simple thing without including any buffer at the input and output circuit. This circuit can record the encryption rate of 320 Mbps at 10 MHz clock. We have designed the circuit with the Verilog HDL coding showing the circuit performances in the figures and the table.
2-Dimension IIR 디지털 필터를 시스토릭 어레이 구조로 실현하는 방법을 보였다. 시스토릭 어레이는 1-D IIR 디지털 필터로 부분 실현한 후 종속연결하여 구현하였다. 부분 실현한 시스토릭 어레이의 종속 연결은 신호 지연에 사용되는 요소를 감소 시킨다. 여기서 1-D 시스토릭 어레이는 local communication 접근에 의해 DG를 설계한후 SFG로의 사상을 통해 유도하였다. 유도된 구조는 매우 간단하며, 입력 샘플이 공급되어지면 매 샘플링 기간마다 새로운 출력을 얻는 매우 높은 데이터 처리율을 갖는다. 2-Dimension IIR 디지털 필터를 시스토릭 어레이로 실현함으로써 규칙적이고, modularity, local interconnection, 높은 농기형 다중처리의 특징을 갖기 때문에 VLSI 실현에 매우 적합하다. 또한 PE셀의 승산기 설계에서는 modified Booth's 알고리즘과 Ling's 알고리즘에 기초를 두고 고도의 병렬처리를 행할수 있도록 설계하였다.
본 논문에서는 시스톨릭 어레이에 기반한 모양 적응적 이산 여현 변환(SADCT)의 효율적 VLSI 구조를 제안한다. 모양 적응적 이산 여현 변환은 이산 여현 변환과 달리 변환 크기가 각 블록에서의 객체의 모양에 따라 가변적이므로 기존의 시간 순환구조에서는 각 처리소자의 이용도와 처리속도가 모두 저하된다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위해 메모리를 필요로 하지 않는 시스톨릭 어레이에 기반한 구조를 제안한다. 제안된 구조에서는 1차원 SADCT를 연속적으로 수행함으로 처리속도를 향상시키고 첫 번째 열의 처리소자들을 마지막 열의 처리소자들과 연결하고, 입력 데이터는 각각의 재배열된 블록에서의 최대 데이터 크기에 따라 각 열에 병렬로 입력하여 처리소자의 이용도를 향상시켰다. 제안된 구조는 VHDL로 기술하고 MentorTM를 이용하여 기능검증을 수행하였다. 검증결과, 하드웨어 복잡도가 다소 증가하나, 처리속도는 기존의 방법에 비해 두 배정도 향상되었다.
2-D FIR 필터를 시스토릭 어레이 구조로 실현하는 방법을 제시하였다. 시스토릭 어레이는 1-D FIR 필터로 부분 실현한 후 병렬연겨랗여 구현하였다. 부분 실현한 시스토릭 어레이의 마지막 입력신호를 다음 단의 입력에 직접연결시킴으로써 입력 지연에 사용되는저장요소를 절약 시킨다. 1-D 시스ㅏ토릭 어레이는 지역통신 접근에 의해 DG를 설계한 후 SFG로으ㅟ 사상을 통해 유도하였다. 유도된 SFG는 DG의 노드가 보다 적은수의 PE에 사상됨으로써 PE의 이용률을 개선할 수 잇다. 유도된 구조는 매우 간단하며, 입력 샘플이 공급되어지면 매 샘플링 기간마다 새로운 출력을 얻는 매우 SHB은 데이터 비율(data rate)을 갖는다. 시스토릭 어레이는 규칙적이고, 모듈성이며, local interconnection, highly synchronized multiprocessing 의 특징을 갖기 때문에 VLSI 실현에 매우 적합하다. PE 셀 구조는 높은 처리율, 최소 계산시간과 최소 파이프라인 주기를 갖도록 설계하였다.
본 논문에서는 모듈성과 확장성을 갖는 시스톨릭 어레이를 이용한 두 띠 행렬의 비트 연속 승산기 구현에 대하여 기술한다. 띠 폭이 3인 4$\times$4 띠 행렬이 주어질 때 워드 레블 승산기 설계를 위한 3차원 DG로부터 2차원 시스톨릭 어레이를 유도한 후, 워드 레블 PE를 비트 연속 승산기와 가산기를 이용하여 비트 레블 PE로 변환시켜 띠 행렬의 비트 레블 승산기를 설계한다. 구현된 워드 레블 승산기와 비트 레블 승산기는 RT 수준에서 VHDL로 모델링하여 동작을 검증하였다. 검증된 시스톨릭 어레이를 이용한 워드 레블 승산기와 비트 레블 승산기는 Hynix에서 제공하는 0.35$\mu\textrm{m}$ 셀 라이브러리를 사용하여 Synopsys design compiler로 합성되었다.
어레이 셀 내의 연산에 대한 고성능 처리는 시스톨릭 어레이의 중요한 특징이다. 본 논문에서는 시스톨릭 어레이 구조 내 셀이 또 다른 시스톨릭 어레이 구조를 가지는 슈퍼 시스톨릭 어레이 구조를 제안하고, 그 예로 비트 레블 슈퍼 시스톨릭 정렬기의 설계 및 구현에 대하여 기술한다. 먼저 정규순환방정식으로 표현된 정렬 알고리즘으로부터 워드 레블 1차원 평면 시스톨릭 어레이를 유도한 후 유도된 워드 레블 시스톨릭 어레이를 슈퍼 시스톨릭 어레이로 변환한다. 위의 과정으로 유도된 비트 레블 슈퍼 시스톨릭 정렬기를 RT수준에서 VHDL로 모델링 하여 동작을 검증하였으며, 검증된 비트 레블 슈퍼 시스톨릭 정렬기는 Hynix에서 제공되는 0.35$\mu\textrm{m}$ 셀 라이브러리와 FPGA V200E칩을 사용하여 합성 및 구현되었다.
본 논문은 RSA 암호시스템에서 고속 모듈러 곱셈을 위한 최적화된 시스톨릭 어레이의 설계를 제안한다. 제안된 방법에서는 미리 계산된 가산결과를 사용하여 개선된 몽고메리 모듈러 곱셈 알고리듬을 제안하고, 고속 모듈러 곱셈을 위한 새로운 구조의 시스톨릭 어레이를 설계한다. 미리 계산된 가산결과를 얻기 위해 CLA(Carry Look-ahead Adder)를 사용하였으며, 이 가산기는 덧셈연산에 있어서 캐리전달 지연이 제거되므로 연산 속도를 향상 시킬 수 있다. 제안된 시스톨릭 구조는VHDL(VHSlC Hardware Description Language)을 사용하여 동작적 수준을 기술하였고, Ultra 10 Workstation 상에서 $Synopsys^{TM}$ 툴을 사용하여 합성 및 시뮬레이션을 수행하였다. 또한, FPGA 구현을 위하여 Altera MaxplusII를 사용하여 타이밍 시뮬레이션을 수행하였고, 실험을 통하여 제안한 방법을 효율성을 확인하였다.
최근 인공지능 애플리케이션이 많이 사용되고 이러한 애플리케이션에서 데이터 희소성이 높아지고 있어 이러한 희소 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 하드웨어 구조들이 많이 소개되고 있다. 본 논문에서는 희소 데이터 처리 시 전력 소모량을 낮출 수 있는 새로운 하드웨어 구조를 제안한다. 일반적인 인공지능 하드웨어에서 많이 사용되는 시스톨릭 어레이 구조를 기반으로 하며, 제안된 저전력 PE 가 희소 데이터 처리시 희소하지 않은 데이터 처리 시보다 최대 2 배의 전력 소모량을 줄일 수 있는 것으로 나타났다.
시스톨릭 어레이는 DNN training 등 인공지능 연산의 대부분을 차지하는 행렬 곱셈을 수행하기 위한 하드웨어 구조로 많이 사용되지만, sparsity 가 높은 행렬을 연산할 때 불필요한 동작으로 인해 효율성이 크게 떨어진다. 본 논문에서 제안된 유동적 시스톨릭 어레이는 matrix condensing, weight switching, 그리고 direct output path 의 방법과 구조를 통해 sparsity 가 높은 행렬 곱셈의 수행 사이클을 줄일 수 있다. 시뮬레이션을 통해 기존 시스톨릭 어레이와 유동적 시스톨릭 어레이의 성능을 비교하였으며 8×8, 16×16, 32×32 의 크기를 가진 행렬을 동일 크기의 시스톨릭 어레이로 연산하였을 때 필요 사이클 수를 최대 12 사이클 절감할 수 있는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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