【摘 要】
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随着神经网络的广泛应用,循环神经网络（Recurrent Neural Network,RNN）在自然语言处理上的卓越表现令人瞩目,但随之而来的计算复杂度和庞大数据量的存储要求,给实际的应用带来了较大的挑战。同时,虽然GPU、FPGA、ASIC等硬件技术的快速发展,大幅度提升了神经网络的运算速度,但现有的神经网络硬件加速器以卷积神经网络居多,循环神经网络加速器研究较少,并且已有的循环神经网络加速器
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随着神经网络的广泛应用,循环神经网络（Recurrent Neural Network,RNN）在自然语言处理上的卓越表现令人瞩目,但随之而来的计算复杂度和庞大数据量的存储要求,给实际的应用带来了较大的挑战。同时,虽然GPU、FPGA、ASIC等硬件技术的快速发展,大幅度提升了神经网络的运算速度,但现有的神经网络硬件加速器以卷积神经网络居多,循环神经网络加速器研究较少,并且已有的循环神经网络加速器灵活度差,无法适应各种应用场景。此外,因循环神经网络引入历史时间信息,伴随着复杂度的提高,过多的权重数据导致现有的循环神经网络加速器面临数据加载时间过长,运算效率不高、硬件资源利用率较低等问题。基于以上问题,本文提出了一种基于横向脉动阵列的循环神经网络前向传播模型的硬件加速实现。该硬件加速实现的创新点在于:1.将网络隐藏层与输出层分割,通过软件灵活配置,可支持各种规模的循环神经网络计算;2.采用乒乓操作技术,隐藏数据传输时间,减少权重数据加载时间,从而降低了总延时;3.存储结构中引入簇内存储模块的设计,降低了历史节点数据加载时间,有效控制循环神经网络引入历史时间信息带来的计算复杂度。基于上述创新点,该加速器可实现运算时间占比超75%,硬件资源利用率超95%。在采用CMOS 14nm工艺库进行综合、时钟频率为1GHz的条件下,本文的硬件加速实现可达2.08TOPS的峰值吞吐率并具有9.88 TOPS/W的能效。将现有的同类型工作的峰值吞吐率归一化,本文的硬件加速实现提升了12～45倍。
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