A Realization of CNN-based FPGA Chip for AI (Artificial Intelligence) Applications

합성곱 신경망 기반의 인공지능 FPGA 칩 구현

Recently, AI (Artificial Intelligence) has been applied to various technologies such as automatic driving, robot and smart communication. Currently, AI system is developed by software-based method using tensor flow, and GPU (Graphic Processing Unit) is employed for processing unit. However, if software-based method employing GPU is used for AI applications, there is a problem that we can not change the internal circuit of processing unit. In this method, if high-level jobs are required for AI system, we need high-performance GPU, therefore, we have to change GPU or graphic card to perform the jobs. In this work, we developed a CNN-based FPGA (Field Programmable Gate Array) chip to solve this problem.

최근 인공지능 분야는 자율주행, 로봇 및 스마트 통신등 다양한 분야에 응용되고 있다. 현재의 인공지능 응용분야는 파이썬을 기반으로 한 tensor flow를 이용하는 소프트웨어 방식을 이용하고 있으며, 프로세서로는 PC의 그래픽 카드 내부에 존재하는 GPU (Graphics Processing Unit)를 이용하고 있다. 그러나 GPU 기반의 소프트웨어 방식은 하드웨어를 변경할 수 없다는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점으로 인해 높은 수준의 판단이나 작업을 요구하는 경우에는 이에 적합한 높은 사양의 GPU가 필요하며, 이러한 경우에는 인공지능 작업을 처리하는 그래픽 카드로 교체해야 한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 연구에서는 HDL (Hardware Description Language)을 이용하여 반도체 내부의 회로를 변경할 수 있는 FPGA (Field Programmable Gate Array)를 기반으로 한 신경망 회로를 이용하여 합성곱 신경망 기반의 인공지능 시스템을 구현하고자 한다.