DEEP NEURAL NETWORK ACCELERATOR FOR OPTIMIZED DATA PROCESSING AND CONTROL METHOD THEREOF

The present invention relates to a control method for a deep neural network accelerator for optimized data processing, capable of maximizing energy efficiency and performance. According to an embodiment of the present invention, the control method for a deep neural network accelerator for optimized data processing includes: a step of calculating multiple offsets indicating a start element of multiple data tiles of neural network data based on a hardware mapping value and a data flow of the neural network data allocated to a first level memory; a step of identifying a data type of a renewed data tile corresponding to a received renew request among the multiple data tiles when the renew request of the neural network data is received from a second level memory; 2a step of identifying the data type of the renewed data tile corresponding to the received renew request among the multiple data tiles when the renew request of the neural network data is received from the second level memory; a step of identifying at least one elements of the renewed data tile based on an offset of the renewed data tile included in multiple calculated offsets and the data type of the renewed data tile; and a step of renewing the neural network data of the at least one identified elements between the first level memory and the second level memory. 본 개시의 일 실시예에 따른 최적화된 데이터 처리를 위한 심층 신경망 가속기의 제어 방법은 제1 레벨 메모리에 할당된 신경망 데이터의 데이터 플로우 및 하드웨어 매핑 값에 기초하여 신경망 데이터의 복수의 데이터 타일들의 시작 성분을 나타내는 복수의 오프셋들을 계산하는 단계, 제2 레벨 메모리로부터 신경망 데이터의 갱신 요청이 수신되면 복수의 데이터 타일들 중 수신된 갱신 요청에 대응하는 갱신 데이터 타일의 데이터 타입을 식별하는 단계, 제2 레벨 메모리로부터 신경망 데이터의 갱신 요청이 수신되면 복수의 데이터 타일들 중 수신된 갱신 요청에 대응하는 갱신 데이터 타일의 데이터 타입을 식별하는 단계, 갱신 데이터 타일의 데이터 타입 및 계산된 복수의 오프셋들에 포함된 갱신 데이터 타일의 오프셋에 기초하여 갱신 데이터 타일의 적어도 하나의 성분들을 식별하는 단계 및 식별된 적어도 하나의 성분들의 신경망 데이터를 제1 레벨 메모리 및 제2 레벨 메모리 사이에서 갱신하는 단계를 포함한다.