Sparse data based convolution calculate method and apparatus using artificial neural network

• Main Authors: CHOI JUNG WOOK, LEE JANG HWAN, LEE MIN JAE, CHOI JUN WON
• Format: Patent
• Language: English; Korean
• Published: 03.07.2023
• Subjects: CALCULATING; COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS; COMPUTING; COUNTING; ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING; PHYSICS

The present invention relates to a sparse data-based convolution calculation method using an artificial neural network, capable of efficiently performing convolution calculation about sparse data. According to an embodiment of the present invention, the sparse data-based convolution calculation method using the artificial neural network includes: an index information extracting step of extracting index information which is location information about valid data in which actual data exists in input data; a first position information generating step of generating first position information including calculable row information in which actual calculation is performed in a kernel based on the index information and a route in which the kernel moves to perform the convolution calculation about the input data; a second position generating step of generating second position information including calculable column information in which the actual calculation is performed in the kernel based on the first position information, the index information, and the size of the kernel; a calculation rule generating step of generating a calculation rule by each point of convolution output data and the valid based on the index information, the first position information, and the second position information; and a convolution calculation step of performing the convolution calculation based on the calculation rule. 일 실시예에 따른 인공신경망을 이용한 희소 데이터 기반의 컨볼루션 연산 방법은, 입력 데이터안에 실제 데이터가 존재하는 유효 데이터에 대한 위치 정보인 인덱스 정보를 추출하는 인덱스 정보 추출 단계, 상기 입력 데이터에 대해 컨볼루션 연산을 수행하기 위해 커널이 이동하는 경로 및 상기 인덱스 정보에 기초하여 상기 커널에서 실제 연산이 수행되는 연산 가능 행(row) 정보를 포함하는 제1위치 정보를 생성하는 제1위치 정보 생성 단계, 상기 제1위치 정보, 상기 인덱스 정보 및 상기 커널의 크기에 기초하여 상기 커널에서 실제 연산이 수행되는 연산 가능 열(column) 정보를 포함하는 제2위치 정보를 생성하는 제2위치 정보 생성 단계, 상기 인덱스 정보, 상기 제1위치 정보 및 상기 제2위치 정보를 기초로 상기 유효 데이터와 컨볼루션 출력 데이터의 각 포인트별 연산 규칙(rule)을 생성하는 연산 규칙 생성 단계 및 상기 연산 규칙을 기초로 컨볼루션 연산을 수행하는 컨볼루션 연산 단계를 포함할 수 있다.