典型文献
基于多视图并行的可配置卷积神经网络加速器设计
文献摘要：
针对商用中央处理单元(central processing unit,CPU)的专用许可证授权费用高和卷积神经网络性能待提升等问题,设计了一种基于多视图并行且具有可配置性的卷积神经网络加速器,同时结合第五代精简指令集(re-duced instruction set computing,RISC?V)构建该加速器的片上系统.首先,扩展一组适用高速协加速器的控制访问接口和数据访问接口.其次,以多视图并行与结构复用的方式实现卷积神经网络各运算单元:视图并行的不同组合将影响卷积单元硬件电路结构,因此多视图并行可通过复用基本运算结构来完成;池化单元由行池化和列池化子单元构成,且共享行池化的运算结构;对于全连接单元,采用调整全连接运算参数的方法来适应卷积单元的硬件结构,从而完成模型间的复用.然后,针对不同运算单元的硬件结构设计不同寄存器组,并结合开源RISC?V处理器实现多种网络模型.最后,在不同平台分别部署卷积、池化和全连接模型,计算运算时间、吞吐量和速度等.实验结果表明,对于相同卷积结构,本文设计的加速器和CPU平台的速度比是189.在本文设计的加速器中部署视觉几何组(visual geometry group,VGG)的卷积运算,其吞吐量可达178.6 GOPS.综上所述,利用多视图并行能够达到加速效果,且以配置寄存器方式可实现不同网络模型.
文献关键词：
卷积神经网络;多视图并行;可配置;片上系统;复用;第五代精简指令集
中图分类号：
作者姓名：
应三丛;彭铃
作者机构：
四川大学 计算机学院,四川 成都 610065;四川大学 视觉合成图形图像技术国防重点学科实验室,四川 成都 610065
文献出处：
引用格式：
[1]应三丛;彭铃-.基于多视图并行的可配置卷积神经网络加速器设计)[J].工程科学与技术,2022(02):188-195
A类：
多视图并行
B类：
可配置,卷积神经网络加速器,加速器设计,商用,中央处理,处理单元,central,processing,unit,CPU,许可证,网络性能,第五代精简指令集,re,duced,instruction,set,computing,RISC,片上系统,数据访问,复用,不同组合,硬件电路,电路结构,池化,化子,全连接,接单,整全,接运,硬件结构,成模,寄存器,开源,处理器,运算时间,吞吐量,速度比,视觉几何,visual,geometry,group,VGG,卷积运算,GOPS,综上所述,速效
AB值：
0.286522
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