【摘 要】
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为降低卷积神经网络推断时的时延和能耗,使用动态网络剪枝技术得到稀疏网络并设计出高能效比的稀疏卷积神经网络加速器.针对运算负载不均衡问题,提出适合稀疏运算的数据流;针
【机 构】
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上海交通大学电子信息与电气工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61176037)
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为降低卷积神经网络推断时的时延和能耗,使用动态网络剪枝技术得到稀疏网络并设计出高能效比的稀疏卷积神经网络加速器.针对运算负载不均衡问题,提出适合稀疏运算的数据流;针对卷积运算高时延问题,采用16×16运算阵列提高运算并行度,设计索引单元避免无效运算,设计脉动输入层加强数据复用,采用乒乓缓存减少数据等待.综合结果表明,在TSMC 28nm工艺下,芯片工作频率可达500MHz,功耗为249.7mW,卷积运算峰值算力达到256GOPS,能效比为1.03TOPS/W.
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