3D 컨볼루션 신경망(3D CNN)은 폐 결절 탐지 분야에서 매우 높은 응용 가치와 발전 가능성을 지니고 있습니다. 그러나 계산 복잡도가 높고 메모리 소모가 커 단일 FPGA(Field Programmable Gate Array)에서의 하드웨어 가속화는 심각한 도전에 직면해 있습니다. 이를 위해 본 논문에서는 다중 FPGA 플랫폼을 위한 효율적인 매핑 전략을 제안하여 시스템 수준의 대규모 병렬 처리 능력을 최대한 활용하여 계산 효율을 극대화합니다. 본 시스템은 6개의 맞춤형 FPGA 보드를 통합하여 업계 선도적인 성능 지표를 달성하였으며, 폐 결절 분할 연산 능력은 15.9 TOPS, 분류 작업 연산 능력은 3.8 TOPS에 달합니다. CPU 기반 대비 시스템 가속도는 128.2배에 이르며, GPU 구현 대비 에너지 효율은 6.7배 향상되었습니다. 또한 실제 임상 표준 데이터 세트에서 본 시스템은 87.1%의 재현율을 달성하였으며, 전체 성능은 국제 선진 수준에 도달하였습니다.

폐 결절 탐지;3D 컨볼루션 신경망;현장 프로그래머블 게이트 어레이 (FPGA);다중 FPGA 시스템;하드웨어 가속;병렬 매핑