【摘 要】
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近年来,随着脑神经科学的研究不断深入,以神经网络为代表的深度学习应用在学术界、工业界获得了广泛的关注。神经网络总的来说包含两类,即人工神经网络和脉冲神经网络。人工神经网络以其强大计算力在识别能力上见长。而脉冲神经网络则在认知能力、决策能力方面见长。两类神经网络中都包含大量并行性操作,而传统的通用处理平台难以充分捕获其中的并行性。因此,这几年神经网络加速硬件呈爆发式发展。目前,主流的神经网络加速器普
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近年来,随着脑神经科学的研究不断深入,以神经网络为代表的深度学习应用在学术界、工业界获得了广泛的关注。神经网络总的来说包含两类,即人工神经网络和脉冲神经网络。人工神经网络以其强大计算力在识别能力上见长。而脉冲神经网络则在认知能力、决策能力方面见长。两类神经网络中都包含大量并行性操作,而传统的通用处理平台难以充分捕获其中的并行性。因此,这几年神经网络加速硬件呈爆发式发展。目前,主流的神经网络加速器普遍存在两方面问题:1.仅支持特定类型的神经网络,缺乏对两类神经网络的共同支撑。然而在现实情况中,以脉冲神经网络进行决策来降低计算功耗,以人工神经网络执行特定任务来提升准确度是较为完美的搭配。异构神经网络加速器一方面能够满足真实的场景需求,另一方面能够促进两类神经网络交叉领域研究。2.过多关注所能实现的功能完备性,在软件层面对神经网络的优化较少。而针对算法的优化能够以微小代价换取大幅计算量的降低,这显然更有利于硬件加速器性能的提升。为解决上述问题,本文采用软硬件协同的方式,探讨研究了异构神经网络加速器的设计方案。本文的主要贡献点如下:1.在软件层次对人工神经网络和脉冲神经网络进行统一抽象,阐明了高效实现异构神经网络的最小硬件集合。2.针对脉冲神经网络提出一种近似计算方法,三组实验证明该近似计算方法可以保证在模型精度轻微损失的情况下,大幅降低脉冲神经网络的计算量。3.设计了一款异构神经网络加速器核,该加速器核可以同时实现对两类神经网络以及脉冲神经网络近似计算过程的支持。同时给出了一种将加速器核拓展为多核的设计方案。4.基于ZCU 102 FPGA平台实例化了一款异构神经网络加速器GNU,并在其上运行了 3种网络应用。结果显示相较于以往的一些加速器工作,GNU在相同的任务中可以实现更高的吞吐率。
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