【摘 要】
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针对卷积神经网络对于运算资源需求的不断增长,和传统的硬件卷积加速方案在功耗、面积敏感的边缘计算领域难以应用的问题,设计并实现了一个低功耗嵌入式卷积神经网络加速处理
【基金项目】
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国家自然科学基金(61604128),中央高校基本科研业务费专项项目(2017QN81002)
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针对卷积神经网络对于运算资源需求的不断增长,和传统的硬件卷积加速方案在功耗、面积敏感的边缘计算领域难以应用的问题,设计并实现了一个低功耗嵌入式卷积神经网络加速处理器.目标处理器基于RISC-V指令集架构,内核扩展4条自定义神经网络指令,并在硬件层面实现加速处理.该卷积神经网络处理器最大程度的复用了原RISC-V的数据通路和功能模块,减小了额外的功耗和芯片面积等资源开销.目标处理器通过RISC-V官方标准测试集验证,并对MNIST手写数据集进行识别测试,正确率达到97.23%.在TSMC 40nm标准数字工
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