【摘 要】
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当前卷积神经网络模型存在规模过大且运算复杂的问题，难以应用部署在资源受限的计算平台.针对此问题，本文基于数据标准差提出了一种适合部署在现场可编程门阵列（Field Programmable Gate Array, FPGA）上的对数量化方法 .首先，依据FPGA的特性提出对数量化方法，将32 bit浮点乘法运算转换为整数乘法及移位运算，提高了运算效率.然后通过研究数据分布特点，提出基于数据标准差的
【基金项目】
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国家自然科学基金创新研究群体项目（No.61521003）；
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当前卷积神经网络模型存在规模过大且运算复杂的问题，难以应用部署在资源受限的计算平台.针对此问题，本文基于数据标准差提出了一种适合部署在现场可编程门阵列（Field Programmable Gate Array, FPGA）上的对数量化方法 .首先，依据FPGA的特性提出对数量化方法，将32 bit浮点乘法运算转换为整数乘法及移位运算，提高了运算效率.然后通过研究数据分布特点，提出基于数据标准差的输入量化及权值混合bit量化方法，能够有效减少量化损失.通过对RepVGG、EfficientNet等网络进行效率与精度对比实验，8 bit量化使得大型神经网络精度仅下降1%左右；输入量化为8 bit，权重量化为10 bit场景下，模型精度损失小于0.2%，达到浮点模型几乎相同的准确率.实验表明，所提量化方法能够使得模型大小减少75%左右，在基本保持原有模型准确率的同时有效地降低功耗损失、提高运算效率.
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