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面向深度学习推理的矩阵乘法加速器设计
被引量：
2
1
作者
冉德成
吴东
钱磊
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第10期40-45,共6页
为满足深度学习推理中对不同规模矩阵乘法的计算需求,提出一种基于Zynq SoC平台的整数矩阵乘法加速器。采用基于总线广播的并行结构,充分利用片上数据的重用性并最小化中间累加结果的移动范围,以降低外部DRAM的访问需求。通过动态调整...
为满足深度学习推理中对不同规模矩阵乘法的计算需求,提出一种基于Zynq SoC平台的整数矩阵乘法加速器。采用基于总线广播的并行结构,充分利用片上数据的重用性并最小化中间累加结果的移动范围,以降低外部DRAM的访问需求。通过动态调整矩阵分块的大小,使加速器在计算形状不规则的矩阵乘时保持较高效率。实验结果表明,在DeepBench测试基准下,该加速器可对双核ARM Cortex-A9 CPU的矩阵乘运算实现8.4倍的加速效果。
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关键词
整数矩阵乘法
加速器
可编程片上系统
深度学习推理
分块方案
DeepBench测试
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题名
面向深度学习推理的矩阵乘法加速器设计
被引量：
2
1
作者
冉德成
吴东
钱磊
机构
数学工程与先进计算国家重点实验室
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第10期40-45,共6页
基金
国家自然科学基金(61732010)
文摘
为满足深度学习推理中对不同规模矩阵乘法的计算需求,提出一种基于Zynq SoC平台的整数矩阵乘法加速器。采用基于总线广播的并行结构,充分利用片上数据的重用性并最小化中间累加结果的移动范围,以降低外部DRAM的访问需求。通过动态调整矩阵分块的大小,使加速器在计算形状不规则的矩阵乘时保持较高效率。实验结果表明,在DeepBench测试基准下,该加速器可对双核ARM Cortex-A9 CPU的矩阵乘运算实现8.4倍的加速效果。
关键词
整数矩阵乘法
加速器
可编程片上系统
深度学习推理
分块方案
DeepBench测试
Keywords
integer matrix multiplication
accelerator
programmable System on Chip(SoC)
deep learning inference
blocking scheme
DeepBench test
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
面向深度学习推理的矩阵乘法加速器设计
冉德成
吴东
钱磊
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2019
2
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