这是线性规模,深度学习的进步,推理性能,在10年内增长了1000倍,我们称之为黄定律,来自开普勒一代,它确实是这个深度学习时代的第一款GPU。尽管当我们设计开普勒时,我们并没有考虑深度学习。我们正在考虑图形和高性能计算。因此,最佳的数字表示形式是32位浮点(FP32)。当我们开始探索深度学习时,我们意识到并不需要如此高...
Domain-Specific 硬件设计 设计关注点 深度学习应用数据重用机会 两类设计范式:Temporal Arch. 与 Spatial Arch. 加速器设计可以利用的特性(稀疏、低精度、压缩) 一些经典的加速器设计案例分析(DianNao、PuDiannao、TPU、Eyeriss) 1. 算法顶层 算法顶层在深度学习加速的工作也囊括了很多方面,例如:更好的分布式训练调度...
深度学习的优化算法我觉得也可以算入深度学习加速的范畴,因为各式各样的优化算法 (SGD,Adagrad,Adadelta,RMSprop,Momentum,Adam,Adamax,Nadam) 的目标都是使得梯度下降搜索的时候可以更加趋近全局最优,使得收敛的速度更快,从而加速训练进度。当然,优化算法在分布式机器学习系统上需要实现其相应的分布式的版本,各类优化算法...
本文设计了一种基于深度学习的实时识别硬件系统框架,采用软硬件协同的方式,利用ZYNQ中的ARM部分实现了对图像数据的采集及显示,通过FPGA部分实现了CNN网络模型的硬件设计,并对整个卷积层进行了并行运算优化,使得整个系统能够在单时钟周期内同时处理所有卷积层中的528次卷积运算,提升了运算速度。实验结果表明,该系统框架能够...
深度学习中的卷积神经网络系统设计及硬件实现 深度学习是领域中一种重要的机器学习技术,而卷积神经网络 (Convolutional Neural Network,CNN)则是深度学习中最为常见 的一种网络结构。本文主要探讨了深度学习中的卷积神经网络系统设 计及硬件实现。 一、卷积神经网络系统设计 卷积神经网络是一种深度前馈神经网络,其特点是...
在FPGA上实现加速深度学习算法,需设计硬件加速器模块,优化计算和存储结构,提高计算效率和性能。 - 硬件加速器设计:设计高效的硬件加速器模块,包括卷积计算单元、全连接计算单元等。 - 数据流水线化:利用FPGA的并行计算能力,设计数据流水线化结构,提高计算效率。
本文首先对深度学习中的CNN进行了介绍,然后设计一种基于FPGA的CNN系统,通过流水线和并行处理减少了训练参数所需用时,提升了系统的计算性能。为了验证设计的功能性,最后采用MINST数据集作为系统验证。 1 CNN 1.1 CNN模型 CNN是基于神经认知机模型(Neocognitron Model)的一种深度神经网络结构,是当前应用最为广泛的模型...
通过roof-line模型搜索加速器硬件参数设计空间中最优的方案, 最后通过此建模方案设计了一个加速器,获得当时最优性能密度的CNN加速器。 背景与动机 回答Paper 背景和解决什么问题? 背景 卷积神经网络 (CNN) 已被广泛应用 基于FPGA平台提出了各种用于深度CNN的加速器,因为它具有高性能、可重构、快速开发等优点 ...
然而,深度学习模型的训练和推断过程需要大量的计算资源,这导致了高能耗和硬件成本的问题。为了应对这一挑战,研究人员一直在寻求各种硬件加速器的设计和优化方法。量子计算作为一种前沿技术,具有潜在的能力来改善深度学习硬件加速的性能和效率。本章将深入探讨量子计算在深度学习硬件加速中的应用前景。 量子计算简介 量子...
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