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대규모 신경망 시뮬레이션을 위한 칩상 학습가능한 단일칩 다중 프로세서의 구현
Design of a Dingle-chip Multiprocessor with On-chip Learning for Large Scale Neural Network Simulation

김종문    (한국전자통신연구소 기초기술연구부   ); 송윤선    (한국전자통신연구소 기초기술연구부   ); 김명원    (숭실대학교 컴퓨터학부  );
  • 초록

    In this paper we describe designing and implementing a digital neural chip and a parallel neural machine for simulating large scale neural netsorks. The chip is a single-chip multiprocessor which has four digiral neural processors (DNP-II) of the same architecture. Each DNP-II has program memory and data memory, and the chip operates in MIMD (multi-instruction, multi-data) parallel processor. The DNP-II has the instruction set tailored to neural computation. Which can be sed to effectively simulate various neural network models including on-chip learning. The DNP-II facilitates four-way data-driven communication supporting the extensibility of parallel systems. The parallel neural machine consists of a host computer, processor boards, a buffer board and an interface board. Each processor board consists of 8*8 array of DNP-II(equivalently 2*2 neural chips). Each processor board acn be built including linear array, 2-D mesh and 2-D torus. This flexibility supports efficiency of mapping from neural network models into parallel strucgure. The neural system accomplishes the performance of maximum 40 GCPS(giga connection per second) with 16 processor boards.


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  • 송윤선 (4)

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    2. 1996 "8비트 데이타 정밀도를 가지는 다층퍼셉트론의 역전파 학습 알고리즘" 電子工學會論文誌. Journal of the Korea institute of telematics and electronics. B b33 (4): 209~216    
    3. 1999 "유전자 알고리즘을 사용한 이진 위상 홀로그램 설계" 정보과학회논문지. Journal of KISS (b):software and applications. B 26 (2): 297~305    
    4. 2002 "뇌-컴퓨터-인터페이스를 위한 EEG 기반의 피험자 반응시간 감지" 정보과학회논문지. Journal of KIISE. 소프트웨어 및 응용 29 (11): 837~850    
  • 김명원 (27)

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