Eyeriss v1是MIT发表于ISSCC2016,是一个注重功耗的深度卷积网络推理加速器架构;Eyeriss v2是在此基础上针对DNN的矩阵稀疏性设计的更大规模、更加适应稀疏矩阵计算的计算架构。 虽然已经过去了五年以上,但是对于笔者这样刚刚入门,尤其是对于NoC还不甚了解的小白来说,还是具有一定的调研价值。 Eyeriss V2调研
eyeriss V2是MIT团队在2018年提出的升级版。在V1的基础上,主要进行了2点改进,第一是引入了被称为hierarchical mesh的NOC结构,用来获取更好的数据和权重的重用性。其次是增加了对权重和数据的压缩处理,用来支持稀疏矩阵的运算。 首先回顾下eyeriss v1的结构。这是一个memory和core分离的结构,通过总线进行通信。核内...
论文阅读 - TransNet and TransNet V2 文章目录 1 概述 2 模型结构简述 2.1 TransNet 2.2 TransNet V2 3 数据集的构建 4 模型效果 5 参考文献 1 概述 有些时候,一段视频是由多段短视频拼接而成的。拼接可以是直接拼接(硬拼接,见图2),也可以是由一个转场过渡拼接(软拼接,见图2)。我们希望拿到其中的每个...
eyeriss是MIT提出的深度学习加速器,目前总共有2代芯片,v1和v2。第一代是基础结构,第二代在v1的基础上提供了稀疏化和更灵活的网络结构。eyeriss的结构和我们熟知的TPU,DLA,Thinker等有所不同,主要体现在其PE计算的方法和数据复用的结构上,应该更类似于功能弱化的DPU的PE。本文通过分析eyeriss的具体结构,探讨这种独...
首先，Eyeriss_A_Spatial_Architecture_for_Energy-Efficient_Dataflow_for_Convolutional_Neural_Networks探讨了在能源效率下，如何通过空间架构改进数据流处理，以提升卷积神经网络的性能。其次，Eyeriss_v2_A_Flexible_Accelerator_for_Emerging_Deep_Neural_Networks_on_Mobile_Devices深入阐述了Eyeriss V2如何作为...
《Eyeriss v2: A Flexible and High-Performance Accelerator for Emerging Deep Neural Networks》Y Chen, J Emer, V Sze [MIT & NVIDIA] (2018) http://t.cn/RgkxpNm view:http://t.cn/RgkxpNn
The picture above shows the one used in Eyeriss V2, but in this project it changes.I used Zero Column Code to represent a zero column instead of repeat the value of next address vector element; I used the row number in original matrix instead of the real 'count' vector;...
eyerissv2 比 v1 推理快 12.6倍,能耗小2.5倍。 在65nm的CMOS上的加速器,每秒推理mobilenet 1470次。 Challenges For Compact DNN data resuse 在芯片推理中,为了避免数据搬运造成的耗时,数据复用是最大的挑战,复用weights, inputs ,还有psum 【psum指卷积中累乘后的累加】,上图说明了,各种网络在芯片推理中,不...
Eyeriss v2 继2016年提出Eyeriss以后,Yu-Hsin Chen等大佬又于2018年提出了Eyeriss v2[3]。 深度神经网络正在朝资源和功耗受很大限制的平台部署(如手机),这导致很多DNN模型更紧凑、稀疏性更强。很多为大型DNN设计的加速器在这种紧凑模型上的性能不佳,对于稀疏矩阵进行压缩(不压缩)到底是好是坏,有待验证。因为存在这...
eyeriss是MIT提出的深度学习加速器,目前总共有2代芯片,v1和v2。第一代是基础结构,第二代在v1的基础上提供了稀疏化和更灵活的网络结构。eyeriss的结构和我们熟知的TPU,DLA,Thinker等有所不同,主要体现在其PE计算的方法和数据复用的结构上,应该更类似于功能弱化的DPU的PE。本文通过分析eyeriss的具体结构,探讨这种独...