無線3次元積層チップを用いたDeep Learningアクセラレータのコンパイラツールチェーン

摘要

電力効率に優れたDeep Learningアクセラレータの実現において，汎用性·柔軟性の面から，無線3次元積層チップを用いたアプローチが有力であると考えられる．このようなアーキテクチャに既存の大規模Deep Neural Networkを移植するにあたって，いかにアクセラレータのアーキテクチャを活用しつつ対象の命令セット上で効率的に実装を行うことができるかが重要となる．本稿では，既存の大規模Deep Neural Networkのネットワーク表現をアクセラレータ上で動作するコードに変換するコンパイラを実装することでこの問題を解決する．このコンパイラは大規模畳み込みニューラルネットワークであるAlexNetをコンパイルする能力を持つ．