Dataflow Mirroring: Architectural Support for Highly Efficient Fine-Grained Spatial Multitasking on Systolic-Array NPUs

We present dataflow mirroring, architectural support for low-overhead fine-grained systolic array allocation which overcomes the limitations of prior coarse-grained spatial-multitasking Neural Processing Unit (NPU) architectures. The key idea of dataflow mirroring is to reverse the dataflows of co-l...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	2021 58th ACM/IEEE Design Automation Conference (DAC) S. 247 - 252
Hauptverfasser:	Lee, Jounghoo, Choi, Jinwoo, Kim, Jaeyeon, Lee, Jinho, Kim, Youngsok
Format:	Tagungsbericht
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	IEEE 05.12.2021
Schlagworte:	Artificial neural networks Design automation Hardware Multitasking Prototypes Resource management Systolic arrays
Online-Zugang:	Volltext
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