【摘 要】
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卷积神经网络（Convolutional Neural Network）是深度学习（Deep Learning）的一种基础模型,具有计算存储密集型的特点。其中,基于深度可分离卷积的MobileNet系列网络是轻量化网络的典型代表,其利用深度分离卷积将标准卷积的计算量和参数量减少至近1/9,大大缩小了网络模型,相对其他大型网络更适合在移动终端部署。移动终端通用处理器在执行神经网络推理任务时,普遍存在
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卷积神经网络（Convolutional Neural Network）是深度学习（Deep Learning）的一种基础模型,具有计算存储密集型的特点。其中,基于深度可分离卷积的MobileNet系列网络是轻量化网络的典型代表,其利用深度分离卷积将标准卷积的计算量和参数量减少至近1/9,大大缩小了网络模型,相对其他大型网络更适合在移动终端部署。移动终端通用处理器在执行神经网络推理任务时,普遍存在能效低下,实时性不足的问题。本文面向移动终端的应用场景,研究设计了一种面向MobileNetV1的高能效加速架构。论文的主要研究内容和特点如下:1.介绍了卷积神经网络相关的基础知识,对深度可分离卷积缩小网络模型的原理做了阐述说明,选取轻量化网络MobileNetV1为本文的加速对象。2.分析了MobileNetV1网络的主体结构,提出一种以层操作为描述对象的专用指令集。指令集以32位编码完成单层运算所需信息的全部映射,使指令集更贴近网络的软件模型,提高代码密度的同时为软件编程提供便利。3.基于指令集,提出了面向MobileNetV1的可编程专用加速器。针对大规模片上输出缓存利用率不高的问题,加速器基于通道维度优先的数据存储方式,利用卷积运算的时间局部性,设计了一种在小规模输入缓存中实现数据高效复用的迭代控制方案,提高了访存效率和缓存行利用率,简化了存储结构。此外,通过复用一维乘累加阵列、使用简易浮点比较器实现Re LU6等多种优化手段,节省了加速器的资源开销。4.对专用指令集和加速器架构进行评估。本文专用指令集具有高代码密度和易用性的特点。在TSMC 28nm工艺下,加速器总面积为0.275mm~2,在1.25GHz的工作频率下,总功耗为63.7m W,可以5.0fps的速度执行MobileNetV1网络推理任务。
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