LeNet-5 신경망의 FPGA 구현 심층 분석
이 가이드는 선구적인 CNN 모델 LeNet-5를 FPGA에 구현하는 과정을 대화형으로 탐색합니다. 각 섹션을 통해 FPGA의 구조적 이점, 핵심 최적화 기술, 그리고 실제 성능 벤치마크를 시각적으로 확인하며 심층적으로 이해할 수 있습니다.
대화형 LeNet-5 아키텍처 탐색기
LeNet-5는 총 7개의 계층으로 구성됩니다. 아래 다이어그램에서 각 계층을 클릭하여 유형, 출력 크기, 파라미터 수 등 세부 정보를 확인해 보세요.
계층을 선택하세요
다이어그램의 계층을 클릭하면 여기에 상세 정보가 표시됩니다.
FPGA 가속화의 핵심 이점
FPGA는 CNN 추론 가속화에 있어 지연 시간, 전력 효율성, 맞춤형 설계 측면에서 GPU 및 CPU와 차별화된 장점을 제공합니다.
성능 비교: 지연 시간 및 전력 소비
초저 지연 시간 (Ultra-Low Latency)
훈련된 모델을 최적화된 병렬 파이프라인으로 직접 변환하여, GPU의 커널 실행 시간보다 짧은 마이크로초(µs) 단위의 지연 시간을 달성할 수 있습니다.
뛰어난 전력 효율성
75W 이상을 소모하는 GPU와 달리, 10W 미만의 전력으로도 실시간 AI 추론이 가능하여 임베디드 및 엣지 컴퓨팅 환경에 이상적입니다.
완벽한 맞춤형 설계
특정 신경망에 최적화된 ‘흐름 구조(flow structure)’ 파이프라인을 구현하여 최고의 처리량과 성능을 이끌어낼 수 있습니다.
핵심 구현 기술 및 해결책
효율적인 FPGA 구현을 위해서는 데이터 형식 최적화, 컴퓨팅 엔진 설계, 메모리 관리라는 세 가지 핵심 기술에 대한 깊은 이해가 필요합니다. 각 탭을 클릭하여 자세한 내용을 알아보세요.
엔드투엔드 개발 워크플로우
FPGA 기반 CNN 가속기 구현은 모델 준비부터 하드웨어 배포까지 체계적인 단계를 따릅니다. 각 단계를 클릭하여 상세한 프로세스를 확인하세요.
단계를 선택하세요
워크플로우의 각 단계를 클릭하면 여기에 상세 설명이 표시됩니다.
성능 벤치마크 분석
실제 구현 사례의 정량적 데이터는 FPGA의 성능을 객관적으로 보여줍니다. 아래 차트는 주요 연구의 지연 시간, 처리량 및 자원 감소율을 비교 분석한 결과입니다.