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基于网络负载特征感知的数据流指令调度机制研究
被引量：
2
1
作者
冯煜晶
欧焱
+3 位作者
叶笑春
范东睿
谭旭
唐志敏
《高技术通讯》
EI
CAS
北大核心
2018年第11期885-898,共14页
研究了数据流架构的指令调度策略,基于当前普遍采用的数据流指令调度机制,提出了支持模式切换的动态指令调度机制。由于数据流架构执行模式具有并行化特点,同一时刻存在大量并行传递的数据和并行的计算,网络传输负载呈现出非均匀的分布...
研究了数据流架构的指令调度策略,基于当前普遍采用的数据流指令调度机制,提出了支持模式切换的动态指令调度机制。由于数据流架构执行模式具有并行化特点,同一时刻存在大量并行传递的数据和并行的计算,网络传输负载呈现出非均匀的分布模式。局部网络传输压力过大导致数据流节点中的处理单元内部出现流水线停顿,片上网络(NoC)的局部传输效率降低,从而影响数据流架构的网络传输延迟、计算部件的利用率和整体的执行效率,因此针对原有的指令调度策略提出改进方案。针对网络负载的动态变化实时调整指令调度策略,从而达到缓解网络局部拥塞,提高网络传输效率的目的。本研究使用数据流模拟器对提出的机制进行验证,实验结果表明,采用本文提出的指令调度机制,数据流网络的传输延迟平均降低了12. 8%,计算部件的利用率平均提高了14. 4%,数据流架构的整体性能平均提高了14. 7%。
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关键词
数据流架构
动态指令调度
片上网络(NoC)
网络负载
单元利用率
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职称材料
适用于低照度环境下的智能安防边缘计算平台设计
被引量：
1
2
作者
武唯康
梁栋
+5 位作者
常迎辉
李思雨
李斌
刘朋
王新华
张雨明
《中国集成电路》
2022年第7期22-26,64,共6页
随着人工智能技术的快速发展,安防产品正在从传统的被动防御向主动化、智能化方向转变。在这一过程中,算力向前端及边缘端迁移的趋势愈加明显。针对智能安防产品在功耗、体积方面的限制,研制了适用于卷积神经网络的边缘计算芯片,通过数...
随着人工智能技术的快速发展,安防产品正在从传统的被动防御向主动化、智能化方向转变。在这一过程中,算力向前端及边缘端迁移的趋势愈加明显。针对智能安防产品在功耗、体积方面的限制,研制了适用于卷积神经网络的边缘计算芯片,通过数据流架构、混合精度计算等方法,达到了高达90%的芯片算力有效利用率和4TFLOPS/W的算力功耗比。并基于该芯片原型,完成在0.01LUX低照度环境下对安防目标物的识别,与GPU相比,识别精度损失在3%以内。
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关键词
低照度
卷积神经网络
边缘计算
数据流架构
混合精度计算
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职称材料
题名
基于网络负载特征感知的数据流指令调度机制研究
被引量：
2
1
作者
冯煜晶
欧焱
叶笑春
范东睿
谭旭
唐志敏
机构
中国科学院计算技术研究所计算机体系结构国家重点实验室
中国科学院大学计算机与控制学院
出处
《高技术通讯》
EI
CAS
北大核心
2018年第11期885-898,共14页
基金
国家重点研发计划(2017YFC0803401)
国家自然科学基金(61332009
+4 种基金
61732018)
计算机体系结构国家重点实验室创新课题(CARCH3303
CARCH3407
CARCH3502
CARCH3505)资助项目
文摘
研究了数据流架构的指令调度策略,基于当前普遍采用的数据流指令调度机制,提出了支持模式切换的动态指令调度机制。由于数据流架构执行模式具有并行化特点,同一时刻存在大量并行传递的数据和并行的计算,网络传输负载呈现出非均匀的分布模式。局部网络传输压力过大导致数据流节点中的处理单元内部出现流水线停顿,片上网络(NoC)的局部传输效率降低,从而影响数据流架构的网络传输延迟、计算部件的利用率和整体的执行效率,因此针对原有的指令调度策略提出改进方案。针对网络负载的动态变化实时调整指令调度策略,从而达到缓解网络局部拥塞,提高网络传输效率的目的。本研究使用数据流模拟器对提出的机制进行验证,实验结果表明,采用本文提出的指令调度机制,数据流网络的传输延迟平均降低了12. 8%,计算部件的利用率平均提高了14. 4%,数据流架构的整体性能平均提高了14. 7%。
关键词
数据流架构
动态指令调度
片上网络(NoC)
网络负载
单元利用率
Keywords
dataflow architecture
dynamic instruction scheduling
network-on-chip (NoC)
network loading
utilization of computational unit
分类号
TP393.06 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
适用于低照度环境下的智能安防边缘计算平台设计
被引量：
1
2
作者
武唯康
梁栋
常迎辉
李思雨
李斌
刘朋
王新华
张雨明
机构
中国电子科技集团公司第五十四研究所
出处
《中国集成电路》
2022年第7期22-26,64,共6页
文摘
随着人工智能技术的快速发展,安防产品正在从传统的被动防御向主动化、智能化方向转变。在这一过程中,算力向前端及边缘端迁移的趋势愈加明显。针对智能安防产品在功耗、体积方面的限制,研制了适用于卷积神经网络的边缘计算芯片,通过数据流架构、混合精度计算等方法,达到了高达90%的芯片算力有效利用率和4TFLOPS/W的算力功耗比。并基于该芯片原型,完成在0.01LUX低照度环境下对安防目标物的识别,与GPU相比,识别精度损失在3%以内。
关键词
低照度
卷积神经网络
边缘计算
数据流架构
混合精度计算
Keywords
Low-light
Convolutional Neural Networks
Edge Computing
Data-flow architecture
mixed-precision calculation
分类号
TP393.08 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于网络负载特征感知的数据流指令调度机制研究
冯煜晶
欧焱
叶笑春
范东睿
谭旭
唐志敏
《高技术通讯》
EI
CAS
北大核心
2018
2
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职称材料
2
适用于低照度环境下的智能安防边缘计算平台设计
武唯康
梁栋
常迎辉
李思雨
李斌
刘朋
王新华
张雨明
《中国集成电路》
2022
1
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职称材料
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