异构深度学习计算系统设计.PDFVIP

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2018-06-02 发布于天津
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异构深度学习计算系统设计

异构深度学习计算系统设计南京航空航天大学一队宗华、张靖棠、高龑指导老师：冯爱民设计概览详细设计性能评估概览设计概览-设计意图 · 卷积神经网络在自动驾驶，人脸识别等领域应用广泛，尤其是在实时性要求较高的应用场景下，实时计算能力显得十分重要。 · CPU在面对以卷积和矩阵乘法为主的卷积神经网络应用时表现十分低效 ·通过FPGA设计卷积神经网络加速器，满足卷积神经网络应用实时预测的计算 ·MIPS核作为控制器，主要进行计算过程控制和数据重组工作目标：面向物端数据实时处理的轻量级深度学习计算系统设计概览-整体结构 CPU DATA_ RA INST_ RAM M Input output buffer0 buffer0 SRAM- AHB_ Lite Convolution Input Output AHB_ Lite- buffer1 buffer1 AXI4 ACC1 ACC2 CONFREG CPU设计 CPU设计 CPU设计-链式反馈控制结构 CPU设计-访存的优化 CPU设计-访存的优化 CPU设计-访存的优化 CPU设计-访存的优化 CPU设计-访存的优化加速器设计计算-一个典型CNN的结构卷积操作会占据超过90%的总计算时间！[1] 计算-卷积层计算特征计算-卷积层计算特征计算-计算阵列设计访存-片内访存层次优化本地存储提升：如果最内层循环的通信部分与某个数组是无关的，那么该循环会有冗余内存操作。本地存储提升可以用于降低冗余操作。访存-双缓存优化