摘要
لتسريع حسابات شبكات الأعصاب التلافيفية في السيناريوهات منخفضة الطاقة والحوسبة الطرفية، تم تصميم معجل شبكة عصبية تلافيفية يعتمد على خوارزمية Winograd باستخدام مصفوفة البوابات القابلة للبرمجة ميدانياً (FPGA). أولاً، تم تحويل بيانات الصور وبيانات الأوزان إلى أعداد صحيحة ذات 8 بت وتم تصميم تدفق الكميات أثناء حساب التلافيف في الأجهزة، مما حسّن من سرعة نقل البيانات وسرعة الحساب. بعد ذلك، تم تصميم وحدة إعادة استخدام ذاكرة تخزين البيانات المدخلة، تم دمج بيانات قنوات الإدخال المتعددة قبل النقل، مما أعاد استخدام بيانات التداخل في الصفوف. ثم تم تصميم وحدة التلافيف الخطية لخوارزمية Winograd، التي تحقق إعادة استخدام مجمع لبيانات الأعمدة، لتعظيم إعادة استخدام البيانات على الشريحة وتقليل استخدام الذاكرة وعرض النطاق على الشريحة. أخيراً، تم نشر المعجل على لوحة تطوير Xilinx ZCU104. أظهرت التجارب أن أداء حساب طبقة التلافيف للمعجل وصل إلى 354.5 مليار عملية في الثانية (GOPS)، وكفاءة حساب DSP على الشريحة بلغت 0.69، مع تحسن يزيد عن 1.6 مرة مقارنة بالدراسات ذات الصلة. يمكن لهذا المعجل إتمام مهمة تصنيف الصور الاستشعارية عن بُعد بناءً على شبكة VGG-16 بكفاءة طاقة عالية.
关键词
شبكة عصبية تلافيفية;مصفوفة البوابات القابلة للبرمجة ميدانياً;خوارزمية Winograd;خط أنابيب;حوسبة موازية
以上内容由讯飞翻译自动生成，翻译内容仅供参考。对于因使用本网站翻译内容产生的相关后果，本网站不承担任何商业和法律责任。
The above content is generated by Large Model Translation. The translated content is for reference only. We do not assume any commercial or legal responsibilty for any consequences arising from the use of our website