Deep Neural Network의 Hardware Accelerator 개발

주어진 Deep Neural Network를 활용해 사물의 인식률을 높일 수 있도록 해주는 Hardware를 (AI Accelerator) 설계한다.

    • 실험자는 실험용 무인 판매대의 진열상품을 효율적으로 인식하도록 사전 학습을 통해 최 적화된 사물인식 Deep Neural Network를 제공받아 분석한다.

    • 정확한 기능을 수행할 수 있는 DNN Accelerator Engine를 설계한다.

    • 주최측에서 제공하는 Tutorial에 따라 단계별로 설계하며 진행 한다.

    • Test Dataset (상품 이미지 150장)

    • 추론엔진(Inference Engine) Reference Code (C++ program code)

    • 추론엔진용 딥러닝 파라미터

    • Hardware Platform Board와 추론엔진을 제외한 Hardware 설계 코드

    • 홈페이지 및 오리엔테이션을통해 tutorial 및 Q&A 자료제공 (Youtube links for tutorials will be shared during the competition)

  • 추론엔진 Hardware 설계

   • FPGA에 구현될 추론엔진을 구동할 PC상의 Software 프로그램 필요 부분 설계 변경 (Reference code 제공) 가능

• 공지 및 접수 : 24.2.8 (목)~24.2.29 (목) 

• 오리엔테이션 : 24.3.4 (월) 17시 

• 본선 : 24.3.4 (월) ~ 24.5.31 (금, 최종 설계 제출 마감)

• 최종 설계 제출 마감 및 참가자 발표 (Recording Video & PPT): 2024.5.31 (금)

• 최종 심사 : 24. 6. 1 (월)~24. 6. 6 (목)

• 최우수팀 선정 및 시상식 : 24. 6. 7 (금)  (온라인(Zoom)으로 진행)

평가 점수 기준 최우수팀 및 우수팀 선정 (3등까지) 

1등 :  노트북 (One team)

2등 :  갤럭시 탭 (One team)

3등 :  갤럭시 버즈 (Two teams)

▣ 대상 및 자격

차세대 반도체 혁신융합 7개 대학(강원대, 대구대, 서울대, 숭실대, 조선이공대, 중앙대, 포항공대)의 학부생 2~3인 구성의 팀으로 딥러닝과 하드웨어에 관심있는 누구나 참여 가능

(졸업생 및 본 경진대회 이전 수상자는 제외)