【摘 要】
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深度卷积网络(DCNN)已经被广泛地应用于图像分类、物体检测、视频监控等各种计算机视觉应用中.DCNN的网络规模和层参数随着应用需求的不同而有很大的差异,这给DCNN的通用硬件加速带来很大的挑战.目前已有的DCNN硬件加速工作通常采用固定的计算模式来加速不同的DCNN模型.这种方式会产生硬件资源与多样模型不匹配的问题,进而导致功耗效率和性能无法兼顾.为了解决这一问题,我们设计了一个支持混合计算模式
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深度卷积网络(DCNN)已经被广泛地应用于图像分类、物体检测、视频监控等各种计算机视觉应用中.DCNN的网络规模和层参数随着应用需求的不同而有很大的差异,这给DCNN的通用硬件加速带来很大的挑战.目前已有的DCNN硬件加速工作通常采用固定的计算模式来加速不同的DCNN模型.这种方式会产生硬件资源与多样模型不匹配的问题,进而导致功耗效率和性能无法兼顾.为了解决这一问题,我们设计了一个支持混合计算模式的DCNN硬件加速架构(DNA).这里所说的计算模式由数据复用模式和卷积映射方法两部分构成.针对巨大的、不同的卷积层规模,DNA通过重构其数据通路来支持灵活的数据复用模式.相比于两种传统的数据复用模式,我们的方法分别减少了6.1倍和3.7倍的访存次数.针对多样的卷积层参数,DNA通过重构其计算资源来支持一种可扩展的并行卷积映射方法,从而在目前最前沿的DCNN模型上获得了93％的计算资源利用率,这是传统方法2.4倍.最后,为了平衡功耗效率与性能,我们提出了一种基于层的DNA资源调度框架.针对不同的DCNN模型,我们都能够通过这一调度框架将DNA重构成最优的计算模式.我们用TSMC 65nm工艺实现了DNA的设计,其面积为4.0mm × 4.0mm.在经典的DCNN模型AlexNet上,DNA在200MHz的工作频率下获得了180.4GOPS的性能,而功耗仅为426mW.DNA的功耗效率达到了423.5GOPS/W,是目前国际顶尖工作的2.5倍.
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