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神经网络加速器设计研究：寒武纪DianNao论文阅读

神经网络加速器设计研究：寒武纪DianNao

文章目录

  • 研究背景
  • ML技术介绍（CNN & DNN）
  • CNNs中三种类型的层的存储需求分析
  • 小规模神经网络加速器结构
  • 大规模神经网络加速器结构
  • 参考文献

研究背景

  • 现阶段机器学习算法应用逐渐广泛，为了设计出可以更快运行相关算法的ASIC，提出设计
    • 此处主要从相关算法的数量少，应用广，并现阶段常使用SIMD、GPU或FPGA作为其运行平台，效果并不理想，因此提出设计
  • 主要贡献
    • 提出一种综合加速器设计方法，适用于大规模CNN和DNN，可以运行当前最先进的算法
    • 实现小面积、低功耗条件下的高吞吐率
    • 提出的加速器设计方法主要关注访存性能，并对比访存无消耗情况下的运行情况

ML技术介绍（CNN & DNN）

  • 介绍了神经网络算法的大致发展历程及相关术语
  • 当前设计的加速器可以加快处理过程，并不能加快训练过程
    • 从需求角度讲，处理的速度快慢直接影响市场，训练则可以离线进行，但是加快训练仍是有必要的
  • 即使深度神经网

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