【摘 要】
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作为深度学习领域中最具有影响力的网络结构之一,卷积神经网络朝着更深更复杂的方向发展,对硬件计算能力提出了更高的要求,随之出现了神经网络专用处理器.为了对这类处理器进
【机 构】
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中国科学技术大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家重点研发计划(2016YFB1000403),中央高校基本科研业务费专项资金(YD2150002001)
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作为深度学习领域中最具有影响力的网络结构之一,卷积神经网络朝着更深更复杂的方向发展,对硬件计算能力提出了更高的要求,随之出现了神经网络专用处理器.为了对这类处理器进行客观比较,并指导软硬件优化设计,本文针对卷积神经网络提出了宏基准测试程序和微基准测试程序.其中,宏基准测试程序包含主流的卷积神经网络模型,用于处理器性能的多方位评估和对比;微基准测试程序包含卷积神经网络中的核心网络层,用于细粒度定位性能瓶颈并指导优化.为了准确描述这套基准测试程序在真实硬件平台上的性能表现,本文选取了I/O等待延迟、跨节点通信
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