MIT에서 2016년에 발표한 AI 가속기 Eyeriss입니다. 논문을 발표한 MIT의 Energy-Efficient Multimedia Systems (EEMS) group에서 현재까지도 Eyeriss PJT를 이어서 진행중인것 같습니다. EEMS에서 22년도에 Energy efficient Deep learning system에 대해 이틀짜리의 교육도 진행하는데 $2500이네요. 무료 온라인이라면 꼭 듣고 싶었는데 매우 아쉽습니다. Eyeriss Project (mit.edu) 에서 본 논문과 PJT등에 대해 자세한 내용을 볼 수 있으며 아래 내용도 논문에서 가져왔습니다. Eyeriss Project We will be giving a two day short course on Designing Ef..

DianNao 논문 이어서 리뷰합니다. 65nm layout 설계 검증한 AI HW에 대한 내용입니다. 4. Accelerator for Small Neural Networks large scale accelerator 를 제작하기전 small scale accelerator 를 제작하고 테스트함 neural network 구성대로 단순히 뉴런은 로직 회로로 시냅스는 ram을 사용함. 당시에 perceptron, SNN등에 많이 사용되던 방법임 결론적으로 뉴런 개수가 증가할수록 area, energy, delay 모두 증가하나 scalable하게 증가되지는 않음 결국, large scale accelerator에선 이 방법은 현실적이지 않으며 small scale에서는 시냅스를 on chip memory..