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Low Power Object Detection Forward Process Unit (Tiny-YOLOv3) (차세대지능형반도체사업단)

· High-throughput/Low-power Tiny YOLOv3 추론을 위한 외부 메모리 접근을 최소화한 recursive architecture 기반 가속기 유닛(IP)

Feature

· 8bit Activation Quantization 기능 지원
· 각 연산에 대한 pipelining을 통한 Latency 감소
· Batch-Normalization Folding 기능 지원
· Leaky ReLU Activation 기능 지원
· 이전 Layer의 output feature을 외부메모리(DRAM)으로 전달하지 않고 내부메모리(Block RAM)에 저장한 뒤, 다음 layer의 input으로 활용함에 따라 DRAM access 최소화
· 병렬 연산 효과가 낮은 Detection, Classification 연산은 PS (Processing System)에서 병렬 연산 효과가 높은 Convolution 연산은 PL (Programmable Logic)에서 나눠서 수행할 수 있는 PS-PL Co-Design 지원을 통해 연산 효율성 증가
· Shift-Only quantization 모듈을 통한 리소스 효율적인 quantization 동작 구현
· Precision : 8bit INT, fixed-point unit
· FPS : 18.26
· Throughput : 137.22 GOP/s

Application

· SoC

Business Area

Accelerator

Category

Arithmetic & Mathematic > Arithmetic & Logic Unit

Tech Specs

IP Name :
Low Power Object Detection Forward Process Unit (Tiny-YOLOv3) (차세대지능형반도체사업단)
Provider :
Seoul National University of Science and Technology
FPGA Device :
Xilinx ZCU102
Foundry :
Others
Technology :
FPGA

Deliverables

· Verification testbench

Validation Status

· FPGA-Proven

Availability

Available

Functional Diagram

Benefits

· -

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