최근 엣지(edge) 디바이스에서 convolutional neural networks(CNN)를 고속으로 수행하기 위해 FPGA 기반 전용 가속기 개발 연구가 활발히 이루어지고 있다. CNN 가속기는 systolic array 구조의 다중 processing element(PE)를 사용하는 구조가 연구되고 있으며, 이 경우 다중 PE를 구동하기 위한 전용 스케줄러 및 컴파일 러 등이 요구된다. 본 논문에서는 CNN을 구성하는 주요 연산 모듈과 이를 구동할 수 있는 주요 명령어 집합 (instruction set)을 사용하여 다양한 구조의 CNN 네트워크를 구현할 수 있는 가속기 구조를 제안한다. 

이호민, 이상현, 전성호, 옥승호. "재구성 가능한 FPGA 기반 CNN 가속기." 한국정보기술학회 종합학술발표논문집 . (2020): 47-48.