Highly Efficient and Practical Resistive Random-Access Memory Deep Neural-Network Accelerator Design Automation Platform

  • Nien, Chin-Fu (PI)

Project: National Science and Technology Council › National Science and Technology Council Academic Grants

Project Details

Abstract

隨著物聯網市場的擴大，前人之研究工作指出，在2025年之際，全球將有十倍人口數量之物聯網裝置安裝完成並連結上網。電阻式記憶體內運算深度神經網路加速器可裝置於物聯網中並進行邊緣運算，可應用於視覺推理、入侵偵測、健康偵測並異常偵測。近年來，國內外之學術界與工業界皆投入大量研究經費開發電阻式記憶體內運算深度神經網路加速器。本計畫提出一電阻式記憶體內運算深度神經網路加速器設計自動化平臺，期望藉此平臺之幫助，可大幅減少架構設計師之開發時間，不僅可以降低相關晶片產業投入深度神經網路加速器架構設計之門檻，亦可在國際學術舞台中對我國有所貢獻。

Project IDs

Project ID:PB11106-0340
External Project ID:MOST111-2222-E182-003
StatusFinished
Effective start/end date01/06/22 → 31/05/23

Keywords

  • Resistive random-access memory
  • deep neural-network
  • hardware accelerator
  • design automation platform

Access Project

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