【摘 要】
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随着人工智能的快速发展,人们对其核心算法神经网络的研究越来越多,然而通用处理器已经无法高效地满足应用需求。本文在对LeNet算法和AlexNet算法进行逐层分析的基础上,根据
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随着人工智能的快速发展,人们对其核心算法神经网络的研究越来越多,然而通用处理器已经无法高效地满足应用需求。本文在对LeNet算法和AlexNet算法进行逐层分析的基础上,根据这两种算法在执行过程中的数据流都是进行单向逐层传递的特征设计了一种基于NoC结构的卷积神经网络加速器。该加速器采用带宽和延时等性能均优于网格结构的环形拓扑结构。在结构中设置16个资源节点,分为四个横向环和四个纵向环,采用包交换机制进行网络上的数据传输,传输微片的位宽为130bits。在1GHz的仿真频率下,加速器的理论峰值带宽可达2080Gb/s。资源节点使用功能比较全面的处理器核心代替简单的功能处理单元,以提高该加速器的通用性。采用SystemC语言建立时钟精确型模型,使用随机激励进行仿真,对整个加速器网络在不同注入率下进行性能测试,统计各个节点所接收到的数据包数量及总延迟时间。根据LeNet算法和AlexNet算法中各层的计算量和固有的算法结构对卷积神经网络进行映射,采用C语言对划分后的算法进行编程,并用RISC-V交叉编译工具链进行编译链接,再将其格式转换并载入到加速器的16个核上进行性能仿真。该加速器在1GHz的仿真频率下,对LeNet算法从MNIST手写数字数据库中提取10000幅图像并处理成32×32大小的数据作为输入进行测试,得到相对于单核11.86倍的速度提升。对AlexNet算法从ImageNet数据集中随机提取出1000张图像处理成224×224×3大小的数据进行测试,其相对于单核的加速效果为11.03倍。
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