【摘 要】
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根据深度卷积神经网络(CNN)前向推理结构特点,设计了基于多并行计算和存储的深度卷积神经网络加速器,从运算效率与数据重用两个角度分析了卷积运算的并行特征,并研究了全连接
【机 构】
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北京空间飞行器总体设计部,首都师范大学信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61472260)
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根据深度卷积神经网络(CNN)前向推理结构特点,设计了基于多并行计算和存储的深度卷积神经网络加速器,从运算效率与数据重用两个角度分析了卷积运算的并行特征,并研究了全连接层的全并行流水实现方式。该加速器采用并行流水结构提升计算效率,在卷积层运算中,充分利用多种卷积运算并行架构平衡运算效率与参数及数据载入带宽的需求,通过三种加速方式实现卷积层内全流水加速;在全连接层运算中,将乘累加运算设计成全流水处理架构,流水延时不超过20个处理时钟,并通过并行计算实现16倍加速。在基于ImageNet公开数据集验证实验中,
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