【摘 要】
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近年来,卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)发展迅速,可编程神经网络处理器作为其落地实现的产物也成为了人们研究的热点之一。然而,在应用可编程神经网络处理器的过程中,因卷积神经网络含有类型多、规模大的参数数据的特点,难以在有限的存储资源下找到合适的数据结构来动态存储管理数据。另外,可编程神经网络处理器的运行离不开软件程序的控制,而这些软件程序需要开发人员在
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近年来,卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)发展迅速,可编程神经网络处理器作为其落地实现的产物也成为了人们研究的热点之一。然而,在应用可编程神经网络处理器的过程中,因卷积神经网络含有类型多、规模大的参数数据的特点,难以在有限的存储资源下找到合适的数据结构来动态存储管理数据。另外,可编程神经网络处理器的运行离不开软件程序的控制,而这些软件程序需要开发人员在熟知硬件底层原理的基础上手动编写。一方面软件开发人员需要同时具备软、硬件的能力,致使软件开发的难度增大,另一方面规模巨大的软件程序由人工编写不仅效率低还易出错。本文针对以上问题,研究并实现了可编程神经网络处理器的自动化软件开发环境。用户可通过软件开发环境的图型界面输入卷积神经网络参数和硬件资源参数,之后该开发环境通过解析输入的参数来自动整合不同类型参数的数据结构、自动构建处理器级的网络结构配置信息和指令程序。本文的主要工作及贡献如下:(1)在存储资源受限的情况下,对图像(特征图)的存储数据结构提出了竖向分割的方法并设计了层、列、行拼接的地址结构,简化了传输地址的计算过程,同时也配置了卷积神经网络中其他类型的数据存储结构并实现了数据的动态存储管理。(2)研究了适用于可编程神经网络处理器的传输触发架构指令。(3)通过解析神经网络模型参数和硬件配置参数,实现了对处理器级网络结构配置信息和软件程序的自动化构建,缩短了可编程神经网络处理器的软件开发周期。(4)设计并实现了面向用户的可视化图型操作界面。本文所实现的可编程神经网络处理器自动化软件开发环境缩短了可编程神经网络处理器软件程序开发的时间成本,提高了软件程序开发的效率,有利于可编程神经网络处理器的应用与推广。
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