【摘 要】
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针对循环神经网络的算法性能受带宽限制问题,设计了基于HBM存储器的循环神经网络加速SoC,可通用的支持RNN及其变体的推理过程.首先比较RNN及其变体结构,分析算法计算需求和存储带宽需求.然后,提出基于HBM的高带宽加速器设计,将其部署在VCU128开发板上.最后采用Roofline模型分析方法,提高带宽和计算密度,测试DeepSpeech2和GNMT算法的推理平均性能分别为61.74 GFLOPs/sec,20 GFLOPs/sec.对比基于DDR存储器的设计,性能提高3.68倍.对比其他基于FPGA循
【基金项目】
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国家重点研发计划(2016YFA0201804)。
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针对循环神经网络的算法性能受带宽限制问题,设计了基于HBM存储器的循环神经网络加速SoC,可通用的支持RNN及其变体的推理过程.首先比较RNN及其变体结构,分析算法计算需求和存储带宽需求.然后,提出基于HBM的高带宽加速器设计,将其部署在VCU128开发板上.最后采用Roofline模型分析方法,提高带宽和计算密度,测试DeepSpeech2和GNMT算法的推理平均性能分别为61.74 GFLOPs/sec,20 GFLOPs/sec.对比基于DDR存储器的设计,性能提高3.68倍.对比其他基于FPGA循
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