【摘 要】
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人工智能模式识别技术经过半个多世纪的演进和发展,已经非常的智能并且为人所熟知了。随着深度学习神经网络,Networks)Neural Deep(DNN等一系列神经网络学习技术的快速发展,这些技术方便了我们的生活,影响着我们的思维。卷积神经网络(CNN,Convolutional Neural Networks)是DNN的代表性算法之一。卷积神经网络算法在近几年得到了进一步的发展并且逐渐壮大了起来,
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人工智能模式识别技术经过半个多世纪的演进和发展,已经非常的智能并且为人所熟知了。随着深度学习神经网络,Networks)Neural Deep(DNN等一系列神经网络学习技术的快速发展,这些技术方便了我们的生活,影响着我们的思维。卷积神经网络(CNN,Convolutional Neural Networks)是DNN的代表性算法之一。卷积神经网络算法在近几年得到了进一步的发展并且逐渐壮大了起来,并且目前在国际上已经引起广泛的学术关注,是一种被高度重视的高效的算法。它以其独特的用于局部数据提取和权值数据共享的特殊网络结构在图像识别技术方面保持着独特的科学技术优越性;它的网络布局非常接近于实际的生物神经网络,权值的共享方式大大降低了实现神经网络的图像识别系统的难度和复杂性。CNN的代表算法有图像识别、文档分析以及语音识别等人工智能技术,这些技术在某些应用领域中已经开始有着广泛应用。CNN代表算法的训练部分需要以较高的训练精度处理海量的数据,所以一般由专业的云端系统负责。而随着移动物联网的发展及便携式机器学习设备的普及,受限于其安全性、实时性和加速网络的带宽等等资源,推断部分数据下沉到移动终端势在必行。移动终端的优势在于减少了与云端的通信和请求响应时间,增加了数据的安全性和隐私性。无论是为了加快云端训练速度、提高算力功耗比,还是满足终端提升算力,降低成本和功耗的需求,研究CNN加速结构都非常具有研究意义。有研究表明,CNN超过90%的计算和时间消耗集中在卷积层,涉及到大量的乘加运算。脉动阵列架构表示一种能够有节奏地进行计算并通过系统处理器传输数据的一系列处理单元,Element)Processing(PE网络,这些数据处理单元规则地进行泵入和泵出一些数据以及维持规则的数据流。它们最核心的概念是如何让规则地的数据在运算处理单元的脉动阵列中快速进行规则地流动,减少数据访存的时间和次数,并且这样使得其结构更加规整,布线更加统一并且也提高了频率。脉动阵列架构是一种很特殊的网络设计,它的结构简单并且实现的成本也很低。CNN中大量使用的卷积运算是展示脉动阵列特点的理想应用。因此,本文提出一种基于脉动阵列的高效的针对CNN卷积层的阵列架构,通过改变数据流和计算结构的方式实现卷积运算的加速。并在其上进行了进一步改进提出了一种基于广播架构的针对CNN卷积层的加速架构,使得其在吞吐量和功率效率上得到了极大的提高。
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