【摘 要】
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Deep leing algorithms are the basis of many artificial intelligence applications.Those algo-rithms are both computationally intensive and memory intensive,makin
【机 构】
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Intelligent Processor Research Center,Institute of Computing Technology,Chinese Academy of Sciences,
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Deep leing algorithms are the basis of many artificial intelligence applications.Those algo-rithms are both computationally intensive and memory intensive,making them difficult to deploy on embedded systems.Thus various deep leing accelerators ( DLAs) are proposed and applied to achieve better performance and lower power consumption.However,most deep leing accelerators are unable to support multiple data formats.This research proposes the MW-DLA,a deep leing accelerator supporting dynamic configurable data-width.This work analyzes the data distribution of different data types in different layers and trains a typical network with per-layer representation.As a result,the proposed MW-DLA achieves 2X performance and more than 50％ memory requirement for AlexNet with less than 5.77％ area overhead.
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