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...
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...
第一部分:深度学习与神经网络:概念与模型 第1章:人工神经网络介绍 第2章:循环神经网络硬件加速 第3章:前馈神经网络大规模并行架构 第二部分:深度学习与近似数据表示 第4章:随机二值卷积神经网络确定性比特流 第5章:二值神经网络 第三部分:深度学习与稀疏模型 第6章:稀疏深度神经网络硬件与软件技术 第7章:神经...
近日,耐能创始人兼CEO刘峻诚等人编著的《深度学习-硬件设计》(Deep Learning-Hardware Design)一书正式出版,并被新竹清华大学、新竹交通大学、台湾成功大学采用为研究生阶段的教科书。此外,有关方面还在和中国大陆、美国的多所名校洽谈,预计到今年下半年,采用这本教科书的名校将超过10所。 刘峻诚透露,2019年,他和新竹...
本文设计了一种深度学习中的CNN硬件系统,通过FPGA实现了整个CNN网络结构,充分利用了FPGA的硬件电路并行特性和流水线技术,对整个卷积层进行了并行运算优化,使得整个系统能够在1个时钟周期内同时处理所有卷积层中295次卷积运算,从而使得整个网络训练用时相较于通用CPU平台提升了8.7倍,减少了网络训练的所需用时,并且设计了...
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 ...
1.深度学习硬件加速器的基本原理 深度学习硬件加速器主要由两个核心模块组成:计算模块和存储模块。计算模块通常采用并行计算结构,通过多个处理单元同时进行计算,以提高计算效率。存储模块则负责存储大量的权重参数和中间结果。 2.深度学习硬件加速器的体系结构设计 (1)并行计算结构设计 深度学习硬件加速器采用并行计算结构...
设计了一种基于深度学习的实时识别硬件系统框架。该系统框架使用Keras完成卷积神经网络模型的训练并提取出网络的参数,利用ZYNQ器件的FPGA+ARM软硬件协同的方式,使用ARM完成对实时图像数据的采集、预处理及显示,通过FPGA实现卷积神经网络的硬化并对图像进行识别,再将识别
一、深度学习加速器的概念 深度学习加速器是一种专门设计用于加速深度学习计算的硬件设备。与通用计算硬件相比，深度学习加速器具有更高的计算效率、更低的能耗和更小的尺寸，可以为深度学习应用提供更好的计算性能和更高的实时响应。二、深度学习加速器的作用 深度学习加速器的主要作用是加速深度学习计算，提高计算效率...
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