【摘 要】
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近似计算是一种常用于容错性应用中的计算电路设计手段,该方法是通过牺牲一定数据精度来提升集成电路的能效。近期的研究表明,卷积神经网络推理过程存在离散的分类特征,对计算中可接受误差的容忍度比较高。本课题结合对数近似计算原理,设计了一种能效较高卷积计算单元,可以在保证一定精度的情况下降低计算单元功耗,提升卷积神经网络硬件加速器的能效。本文的设计工作主要有三点。1.优化了对数近似计算原理中的高位筛选算法,
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近似计算是一种常用于容错性应用中的计算电路设计手段,该方法是通过牺牲一定数据精度来提升集成电路的能效。近期的研究表明,卷积神经网络推理过程存在离散的分类特征,对计算中可接受误差的容忍度比较高。本课题结合对数近似计算原理,设计了一种能效较高卷积计算单元,可以在保证一定精度的情况下降低计算单元功耗,提升卷积神经网络硬件加速器的能效。本文的设计工作主要有三点。1.优化了对数近似计算原理中的高位筛选算法,扩增了高位筛选特征位的范围,从而改进了对数近似计算在卷积操作中存在的误差累积问题,使得近似误差以趋于零的方式在零值两侧振荡。2.在新算法映射至电路的过程中,提出了高位筛选算法的低功耗硬件映射方案,同时针对不同应用场景提出了筛选电路的分组评估办法。3.本文通过对大量卷积输入误差特征的分析,提出了一种自适应误差补偿单元,将单元误差率降低到3%以内。本文搭建了卷积神经网络硬件加速器,使用MINIST手写库验证其功能,通过RTL模块整合和DC逻辑综合。在SMIC-40nm工艺库,1V供电电压,250MHz频率下,与精确的卷积计算单元相比,课题方案缩减了28.86%的单元功耗,18.1%的延时和2.82%的面积;与迭代对数近似方案相比,课题方案多缩减了12.36%的功耗和8.4%的延时。将近似计算方案应用于卷积神经网络后,缩减了8.2%的加速器功耗,主要为计算功耗,采用近似计算单元后的加速器功耗为75.98m W。
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