DNN模型以增加深度和复杂性为代价,大大提高了精度。但由于边缘设备的资源和功率限制,在嵌入式系统上执行这些复杂的模型具有挑战性。为了满足这些设备的限制,一种较为流行的思路是设计专门的硬件加速器,以节省资源开销。一般而言,每个加速器都设计有不同的内存层次结构、PE阵列以及不同的映射选择。 然而,它们中的大多...
本SLide主要介绍DNN硬件加速器的体系结构,链接如下 首先介绍下两种计算并行度高的范例 左侧是时间并行的架构,即例化很多ALU单元,一个时钟周期内同时完成多个计算。SIMD是单指令多数据(多见与CPU中,根据SIMD向量宽度决定计算并行度),SIMT是单指令多线程(多见于GPU)。 右侧是空间并行的架构,也可以称为数据流… ...
包括计算资源和存储资源,以及高带宽,从Xilinx芯片不断加大尺寸和DSP数量,以及采用HBM,还有GPU内核数量的提升以及对HBM的采用都说明了这个问题;另外一个是算法的深度优化,神经网络对噪声的容纳能力让其有了很多可以利用的空间,比如int类型的量化,稀疏化,剪枝等等,可以在保证精度的前提下,大大降低其运算量以及...
DNN加速器的设计一直在两个方面使力:通用架构和高效性能。通用性需要自顶向下的设计,首先综合各种神经网络的算子设计一套标准的指令集,然后根据硬件平台的特点,考察计算资源,存储资源以及带宽,进行硬件的模块化设计,在指令集以及硬件的特殊结构基础上,再去构建工具链。 通用性要看的广,指令集的定义要具有扩展性和灵活...
【新智元导读】美国伊利诺伊大学、IBM中国研究院等的最新研究,提出一种基于FPGA的DNN推理加速器DNNBuilder,获得电子设计自动化领域学术顶会ICCAD的最佳论文。实验证明,DNNBuilder生成的加速器拥有现时最先进的性能和效率,超越了同类加速器。本文带来论文作者的详细解读。
Cache可以被描述为执行implicit式数据编排,因为加载请求发起者不直接控制缓存层次结构关于响应数据是否保留在存储层次结构的任何给定级别上的决策,也不直接控制何时删除响应数据。启发式替换策略在通用场景中是有利的,因为它们与工作负载无关。另一方面,对于DNN加速器来说,标签匹配和关联集等特征的面积和能量开销很高。
Myriad X专为高速和低功耗运行深度神经网络而设计。英特尔方面表示，这款深度神经网络加速器可以让DNN推理实现每秒超过1万亿次运算。英特尔VP Remi El-Ouazzane说：“我们正处于计算机视觉和深度学习的风口浪尖，数十亿台日常设备都把计算机视觉和深度学习能力作为标配。启用具有人性化视觉智能的设备，代表着计算的下一个...
Myriad X专为高速和低功耗运行深度神经网络而设计。英特尔方面表示,这款深度神经网络加速器可以让DNN推理实现每秒超过1万亿次运算。 英特尔VP Remi El-Ouazzane说:“我们正处于计算机视觉和深度学习的风口浪尖,数十亿台日常设备都把计算机视觉和深度学习能力作为标配。启用具有人性化视觉智能的设备,代表着计算的下一个跨越...
对进行计算的DNN模型进行预处理,根据多芯粒的存内计算数模混合DNN加速器中的数字芯粒和存内运算芯粒确认深度神经网络DNN模型每一层的计算方式;步骤2、任务图谱的构建与优化:根据计算资源和存储资源的资源约束,将DNN模型的任务负载划分为计算和存储任务,构成任务图谱;步骤3、将步骤2构成的任务图谱转换为实际运算的执行...
在本文中,我们专注于将 DNN 放置在 AI 加速器上,以实现其最大的资源利用率(即 AI 的放置)。 我们的主要贡献总结如下。 提出了一种极快且可证明的最佳内核大小算法,该算法有助于选择具有最佳形状的内核候选者,同时消除大多数不必要的枚举开销。 我们提出的数据路径感知放置算法(data-path-aware placement algorith...