【摘 要】
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深度度卷积神经网络在多个领域展现了不凡的性能，并被广泛应用.随着网络深度的增加和网络结构不断复杂化，计算资源和存储资源的需求也在不断攀升.专用硬件可以很好地解决对计算
【机 构】
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清华大学计算机科学与技术系,清华信息科学与技术国家实验室（筹）
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深度度卷积神经网络在多个领域展现了不凡的性能，并被广泛应用.随着网络深度的增加和网络结构不断复杂化，计算资源和存储资源的需求也在不断攀升.专用硬件可以很好地解决对计算和存储的双重需求，在低功耗同时满足较高的计算性能，从而应用在一些无法使用通用CPU和GPU的场景中.在专用硬件设计过程中仍存在着很多亟待解决的问题，例如选择何种数据表示方法、如何平衡数据表示精度与硬件实现代价等.为解决上述问题，针对定点数和浮点数建立误差分析模型，从理论角度分析如何选择表示精度及选择结果对网络准确率的影响，并通过实验探究不同数
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