엣지 디바이스에서 딥러닝을 활용하기 위하여 CNN 경량화 연구들이 진행되고 있다. 경량 CNN 은 대부분 고정 소수점을 사용하며, 계층에 따라 정밀도는 달라진다. 본 논문에서는 경량 CNN 을 지원하기 위하여, 사용 계층에 따라 정밀도를 선택할 수 있는 가변 정밀도 곱셈기를 제안한다. 제안하는 가변 정밀도 곱셈기는 낮은 정밀도 곱셈기를 병합하는 구조로, 정밀도가 낮을 때는 병렬 처리를 통해 효율을 높인다. 제안하는 곱셈기를 Verilog HDL로 설계하고 ModelSim 에서 동작을 확인하였다. 설계된 곱셈기는 계층별로 정밀도가 다른 CNN 가속기에서 효율적으로 적용될 것으로 기대된다.
