【摘 要】
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通用矩阵乘优化大多面向大规模稠密矩阵(>=1000),不能很好满足深度学习推理中更小规模且形状不规则的矩阵乘法计算需求。研究显示,深度学习推理可以只使用整数计算完成,降低
【机 构】
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数学工程与先进计算国家重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61732010)
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通用矩阵乘优化大多面向大规模稠密矩阵(>=1000),不能很好满足深度学习推理中更小规模且形状不规则的矩阵乘法计算需求。研究显示,深度学习推理可以只使用整数计算完成,降低了保持可接受推理精度的计算和存储带宽需求。为此,提出一种基于Zynq SoC平台的整数矩阵乘法设计。方案采用基于总线广播的并行结构。通过充分利用片上数据重用性和最小化中间结果数据移动,以达到高性能的同时尽量降低外部DRAM访问需求;通过支持可变矩阵分块设计,使加速部件在计算形状不规则的矩阵乘时保持高效率。测试结果表明,与双核ARM Cortex-A9 CPU的DeepBench通用矩阵乘测试结果相比,该设计可达到8.4倍的性能加速。
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