CNN model의 inception module, shortcut module등과 같은 다양한 방법을 사용하여 더 높은 정확성과 연산량을 줄이려고 하였다. 그러나, ResNet의 MAC의 개수를 보면 필요로 하는 연산량이 매-우 많다. 이런 연산을 처리하기 위해서는 많은 자원이 필요하고, 좋은 자원이 있어도 에너지 소모량도 방대하며 실행되는데 걸리는 시간도 오래걸린다. 이런 문제들을 줄이기 위한 노력이 하드웨어적으로 이루어지고 있는데, 이번 부분에서는 이에 대해 이야기 해보려고 한다. data reuse 데이터를 읽어올때 반드시 DRAM을 거쳐서 오게 되는데, DRAM에 접근하는 것은 오랜 시간과 많은 에너지를 사용하므로 최대한 DRAM에서 데이터를 읽어오거나 쓰는 일을 줄여야한다. 즉, DRAM에서 ..
