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面向多核向量加速器的卷积神经网络推理和训练向量化方法
被引量：
1
1
作者
陈杰
李程
刘仲
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2024年第4期580-589,共10页
随着以卷积神经网络为代表的深度学习得到广泛应用,神经网络模型中的计算量也急速增长,推动了深度学习加速器的发展。如何针对加速器硬件的体系结构特性进行加速和优化神经网络模型的性能成为研究热点。针对自主设计的多核向量加速器FT-...
随着以卷积神经网络为代表的深度学习得到广泛应用,神经网络模型中的计算量也急速增长,推动了深度学习加速器的发展。如何针对加速器硬件的体系结构特性进行加速和优化神经网络模型的性能成为研究热点。针对自主设计的多核向量加速器FT-M7004上的VGG网络模型推理和训练算法,分别提出了卷积、池化和全连接等核心算子的向量化映射方法,采用SIMD向量化、DMA双缓冲传输和权值共享等优化策略,充分发挥了向量加速器的体系结构优势,取得了较高的计算效率。实验结果表明,在FT-M7004平台上,卷积层推理和训练的平均计算效率分别达到了86.62%和69.63%;全连接层推理和训练的平均计算效率分别达到了93.17%和81.98%;VGG网络模型在FT-M7004上的推理计算效率超过GPU平台20%以上。
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关键词
多核向量加速器
卷积神经网络
推理算法
训练算法
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题名
面向多核向量加速器的卷积神经网络推理和训练向量化方法
被引量：
1
1
作者
陈杰
李程
刘仲
机构
国防科技大学计算机学院
出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2024年第4期580-589,共10页
基金
并行与分布处理国家重点实验室基金(2021-KJWPDL-11)。
文摘
随着以卷积神经网络为代表的深度学习得到广泛应用,神经网络模型中的计算量也急速增长,推动了深度学习加速器的发展。如何针对加速器硬件的体系结构特性进行加速和优化神经网络模型的性能成为研究热点。针对自主设计的多核向量加速器FT-M7004上的VGG网络模型推理和训练算法,分别提出了卷积、池化和全连接等核心算子的向量化映射方法,采用SIMD向量化、DMA双缓冲传输和权值共享等优化策略,充分发挥了向量加速器的体系结构优势,取得了较高的计算效率。实验结果表明,在FT-M7004平台上,卷积层推理和训练的平均计算效率分别达到了86.62%和69.63%;全连接层推理和训练的平均计算效率分别达到了93.17%和81.98%;VGG网络模型在FT-M7004上的推理计算效率超过GPU平台20%以上。
关键词
多核向量加速器
卷积神经网络
推理算法
训练算法
Keywords
multicore vector accelerator
convolutional neural network
inference algorithm
training algorithm
分类号
TP319 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向多核向量加速器的卷积神经网络推理和训练向量化方法
陈杰
李程
刘仲
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2024
1
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