【摘 要】
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为了适应便携式应用场合卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)硬件加速器片上学习功能的需要,文章设计了一种多核并行运算的CNN硬件加速器,利用运算器内嵌缓存结构与运算过程分割和数据复用,减少运算器和存储器之间的数据交互,提高CNN运算的并行度,提升训练和推理过程的效率。该架构包含1组二维运算阵列和激活函数运算模块,以及相应的数据分配器和指令存储器;以1个16单元的CNN加速器设计为例,验证了所设计CNN加速器架构运行多种CNN模型时的性能和运算准确性。实验结果表明,
【机 构】
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合肥工业大学电子科学与应用物理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61874156),国家重点研发计划资助项目(2018YFB2202604)。
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为了适应便携式应用场合卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)硬件加速器片上学习功能的需要,文章设计了一种多核并行运算的CNN硬件加速器,利用运算器内嵌缓存结构与运算过程分割和数据复用,减少运算器和存储器之间的数据交互,提高CNN运算的并行度,提升训练和推理过程的效率。该架构包含1组二维运算阵列和激活函数运算模块,以及相应的数据分配器和指令存储器;以1个16单元的CNN加速器设计为例,验证了所设计CNN加速器架构运行多种CNN模型时的性能和运算准确性。实验结果表明,
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