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一个端到端的DNN推理框架
用于SpiNNaker2神经形态MPSoC
MatthiasJobst,TimLanger,ChenLiu,MehmetAlici,HectorA.Gonzalez,ChristianMayr
ChairofHighly-ParallelVLSISystemsandNeuro-Microelectronics,TUDresden,Germany
CentreforTactileInternetwithHuman-in-the-Loop(CeTI),TUDresden,Germany
SpiNNcloudSystemsGmbH,Dresden,Germany
{t2,tim_hauke.langer,christian.mayr}@tu-dresden.de
{chen.liu,mehmet.alici,hector.gonzalez}@
摘要—这项工作提出了一种作为章鱼调度器扩展的executeper-layerscheduling
withouthostcommunication
本多层DNN调度框架,提供了从PyTorch模型到在单个
QPEQPE
SpiNNaker2芯片上进行推理的端到端流程。结合由量化和programcodetensors
译0101
降级步骤组成的前端,所提出的框架能够使用神经形态平台startIRQ1config
中layer_info2323
SpiNNaker2实现大型和复杂的DNN(直至TransformerHostIRQ:inter-PE
S2Workerexecution
tstartexecutiondatatransfers
1sM
规模)的边缘执行。oWorker0101A
v
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