【摘 要】
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互联网时代信息量的爆炸式增长、深度学习的普及使传统通用计算无法适应大规模、高并发的计算需求。异构计算能够为深度学习释放更强的计算能力,达到更高的性能要求,并可应用
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互联网时代信息量的爆炸式增长、深度学习的普及使传统通用计算无法适应大规模、高并发的计算需求。异构计算能够为深度学习释放更强的计算能力,达到更高的性能要求,并可应用于更广阔的计算场景。针对深度学习算法,设计仿真了一款完整的异构计算SoC架构。首先,通过对常用深度学习算法,如GoogleNet、LSTM、SSD,进行计算特征分析,将其归纳为有限个共性算子类,并用图表及结构框图的形式进行展示,同时生成最小算子级别伪指令流。其次,根据提取的算法特征,进行面向深度学习的硬件加速AIIP核设计,构建异构计算SoC架构
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