【摘 要】
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随着卷积神经网络在多领域得到广泛应用,各种平台和设备对神经网络的需求日益突出。由于神经网络具有高吞吐、高计算的特性,通过提升卷积神经网络硬件加速器的计算效能、硬件利用率和灵活性来获得更好地加速效果显得尤为重要。本文围绕不同类型的卷积运算加速器的算法加速及硬件体系结构展开研究,主要工作如下:本文基于脉动阵列结构提出一种动态可重构的通用卷积神经网络加速器设计方案,与传统的加速器设计不同,该加速器在同一
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随着卷积神经网络在多领域得到广泛应用,各种平台和设备对神经网络的需求日益突出。由于神经网络具有高吞吐、高计算的特性,通过提升卷积神经网络硬件加速器的计算效能、硬件利用率和灵活性来获得更好地加速效果显得尤为重要。本文围绕不同类型的卷积运算加速器的算法加速及硬件体系结构展开研究,主要工作如下:本文基于脉动阵列结构提出一种动态可重构的通用卷积神经网络加速器设计方案,与传统的加速器设计不同,该加速器在同一硬件架构的基础上实现了对标准卷积、分组卷积和深度可分离卷积的加速计算,具有高度的适用性和灵活性。本文针对大规模尺寸的卷积层运算,提出一种基于MTCA分块并行计算的方法,实现了卷积展开和中间过程矩阵的分块,有利于硬件上实现高度并行化。在此基础上,提出了中间过程矩阵最优分块的具体计算方法,实现了算法的最优,较传统的im2col算法节省了60%以上硬件存储空间,尤其是在计算较大尺寸卷积情况下,较传统im2col算法节省近82%的存储空间,为大尺寸卷积计算提供了有效的解决方案。本文针对具备稀疏特性的卷积层运算,提出一种卷积基于SparseWinograd F(2×2,3×3)分解计算方法,不仅消除了Winograd算法复杂的预运算,降低了算法硬件实现难度,同时也极大拓展了硬件的灵活性。对于VGG-16、Mobile Net V1实现了3倍至4.15倍的加速,较Winograd算法提升了1.4-1.8倍左右的加速。本文基于SCALE-SIM模拟器以轻量级网络Mobile Net系列作为测试基准,在不同实验条件下加速器对新型卷积运算加速进行了详细的实验分析。通过系统全面的实验,我们为基于脉动阵列的轻量级神经网络加速器的设计空间,主要对包括运算效率、加速比、循环时间等各指标权衡在内进行了深入探索,解决了在该领域研究成果不足的问题,为后续的开发人员更快、更好的开发针对轻量级神经网络的硬件加速器提供了极大的便利。通过我们的研究实现了Mobile Net V1在特定数据流和核心计算规模下近1.2倍的加速。
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