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面向高能效场景的神经网络结构和加速器协同设计
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作者 陈维伟 王颖 张磊 《高技术通讯》 CAS 2022年第11期1143-1152,共10页
神经网络算法和深度学习加速器已成为推动深度学习方法应用最重要的两股力量,但目前的神经网络结构设计主要围绕模型精度、计算量等指标,忽略了不同模型在目标加速器上计算效率的差异;而加速器设计一般针对既定的神经网络基准程序进行优... 神经网络算法和深度学习加速器已成为推动深度学习方法应用最重要的两股力量,但目前的神经网络结构设计主要围绕模型精度、计算量等指标,忽略了不同模型在目标加速器上计算效率的差异;而加速器设计一般针对既定的神经网络基准程序进行优化,往往难以覆盖到未来不断迭代进化的神经网络模型,这就容易导致加速器在新的网络架构上表现不佳。本质上,神经网络架构与加速器相对独立的设计流程,导致了两者的设计和优化不匹配,从而无法达到最优的深度学习推理性能。为此,本文提出了一种针对图像分类任务的网络结构和加速器软硬件协同设计的框架,将网络结构和加速器设计融合到统一的设计空间中,并针对设计约束,自动搜索最优协同设计方案,实现了端到端的深度学习推理定制和优化。实验表明,在真实的图像分类数据集和脉动阵列架构上,相对于传统的网络结构和加速器分别独立优化的方法,本文提出的协同设计方法实现了平均40%的能耗降低。 展开更多
关键词 神经网络结构设计 加速器设计 软硬件协同设计 设计空间探索
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Optimal control of end-port glass tank furnace regenerator temperature based on artificial neural network 被引量:1
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作者 陈希 《Journal of Chongqing University》 CAS 2005年第2期113-116,共4页
In the paper, an artificial neural network (ANN) method is put forward to optimize melting temperature control, which reveals the nonlinear relationships of tank melting temperature disturbances with secondary wind fl... In the paper, an artificial neural network (ANN) method is put forward to optimize melting temperature control, which reveals the nonlinear relationships of tank melting temperature disturbances with secondary wind flow and fuel pressure, implements dynamic feed-forward complementation and dynamic correctional ratio between air and fuel in the main control system. The application to Anhui Fuyang Glass Factory improved the control character of the melting temperature greatly. 展开更多
关键词 B-P network topology structure learning efficiency momentum modulus
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