공간-시간 캐싱 및 스플라인 컨볼루션을 활용한 초저지연 25-$ ext{μ}$s/이벤트 기반 그래프 신경망 프로세서

요약

본 논문은 Dynamic-vision-sensor (DVS) 카메라의 이벤트를 처리하는 초저지연 그래프 신경망 프로세서 ETHEREAL을 제안합니다. ETHEREAL은 스플라인 컨볼루션 엔진과 공간-시간 캐싱 메커니즘을 통합한 2D/3D 분할 메모리 계층 구조를 갖추고 있습니다. 이를 통해 최신 워크로드에서 이벤트당 1.7μJ의 낮은 에너지 소비와 25.6μs의 초저지연 추론 성능을 달성했습니다.

핵심 포인트

• DVS 카메라 기반 이벤트를 처리하는 EV-GNN 가속기 ETHEREAL 제시
• 이웃 병렬 스플라인 컨볼루션 엔진 및 공간-시간 캐싱 활용
• 최신 워크로드에서 25.6μs의 초저지연 성능 달성
• 이벤트당 낮은 에너지 소비(1.7μJ)를 구현하여 효율성 입증