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基于dropout算法的卷积神经网络单粒子翻转容错方法
被引量：
3
1
作者
钱欢
谢卓辰
梁旭文
《中国科学院大学学报（中英文）》
CSCD
北大核心
2021年第5期712-719,共8页
空间辐照干扰尤其是单粒子翻转(SEU)效应对神经网络芯片的正常稳定运行造成很大影响,它会导致存储在芯片SRAM存储器的权重参数随机发生比特位翻转,进而神经元的权重参数值发生变化,直接影响神经网络芯片输出的准确度。在分析现有的一些...
空间辐照干扰尤其是单粒子翻转(SEU)效应对神经网络芯片的正常稳定运行造成很大影响,它会导致存储在芯片SRAM存储器的权重参数随机发生比特位翻转,进而神经元的权重参数值发生变化,直接影响神经网络芯片输出的准确度。在分析现有的一些抗辐照干扰方法基础上,针对芯片硬件开销、恢复时间与处理速度的问题,利用软件仿真研究在不同比例权重参数出错的情况下神经网络的测试准确度,就结果准确度下降的情况,采用dropout算法构建新的网络框架,以一定概率屏蔽受到SEU影响的神经元。仿真实验结果表明,该方法可以提升受SEU干扰神经网络的准确度。
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关键词
SEU干扰
SRAM存储器
神经网络芯片
权重参数
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职称材料
适配PAICORE2.0的硬件编码转帧加速单元设计
2
作者
丁亚伟
曹健
+4 位作者
李琦彬
冯硕
杨辰涛
王源
张兴
《北京大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期786-798,共13页
为了解决北京大学脉冲神经网络芯片PAICORE2.0类脑终端系统中软件编码和转帧过程速度较慢的问题,提出一种硬件加速方法。通过增加硬件加速单元,将Xilinx ZYNQ的处理系统PS端串行执行的软件编码转帧过程转移到可编程逻辑PL端的数据通路...
为了解决北京大学脉冲神经网络芯片PAICORE2.0类脑终端系统中软件编码和转帧过程速度较慢的问题,提出一种硬件加速方法。通过增加硬件加速单元,将Xilinx ZYNQ的处理系统PS端串行执行的软件编码转帧过程转移到可编程逻辑PL端的数据通路中流水化并行执行。硬件加速单元主要包含高度并行的卷积单元、参数化的脉冲神经元和位宽平衡数据缓冲区等。实验结果表明,该方法在几乎不增加数据通路传输延迟的前提下,可以消除软件编码和转帧过程的时间开销。在CIFAR-10图像分类的例子中,与软件编码和转帧方法相比,硬件编码转帧模块仅增加9.3%的LUT、3.7%的BRAM、2.6%的FF、0.9%的LUTRAM、14.9%的DSP以及14.6%的功耗,却能够实现约8.72倍的推理速度提升。
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关键词
脉冲
神经网络芯片
PAICORE2.0
ZYNQ
脉冲编码
硬件加速
卷积加速单元
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职称材料
题名
基于dropout算法的卷积神经网络单粒子翻转容错方法
被引量：
3
1
作者
钱欢
谢卓辰
梁旭文
机构
中国科学院微小卫星创新研究院中国科学院微小卫星重点实验室
中国科学院大学
出处
《中国科学院大学学报（中英文）》
CSCD
北大核心
2021年第5期712-719,共8页
基金
上海市青年科技英才扬帆计划项目(17YF1418200)
国家自然科学基金(91738201)资助。
文摘
空间辐照干扰尤其是单粒子翻转(SEU)效应对神经网络芯片的正常稳定运行造成很大影响,它会导致存储在芯片SRAM存储器的权重参数随机发生比特位翻转,进而神经元的权重参数值发生变化,直接影响神经网络芯片输出的准确度。在分析现有的一些抗辐照干扰方法基础上,针对芯片硬件开销、恢复时间与处理速度的问题,利用软件仿真研究在不同比例权重参数出错的情况下神经网络的测试准确度,就结果准确度下降的情况,采用dropout算法构建新的网络框架,以一定概率屏蔽受到SEU影响的神经元。仿真实验结果表明,该方法可以提升受SEU干扰神经网络的准确度。
关键词
SEU干扰
SRAM存储器
神经网络芯片
权重参数
Keywords
SEU interference
SRAM memory
neural network chip
weight parameter
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
适配PAICORE2.0的硬件编码转帧加速单元设计
2
作者
丁亚伟
曹健
李琦彬
冯硕
杨辰涛
王源
张兴
机构
北京大学软件与微电子学院
北京大学集成电路学院
北京大学深圳研究生院集成微系统科学工程与应用重点实验室
出处
《北京大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期786-798,共13页
基金
深圳市科技创新委员会基金(KQTD20200820113105004)资助。
文摘
为了解决北京大学脉冲神经网络芯片PAICORE2.0类脑终端系统中软件编码和转帧过程速度较慢的问题,提出一种硬件加速方法。通过增加硬件加速单元,将Xilinx ZYNQ的处理系统PS端串行执行的软件编码转帧过程转移到可编程逻辑PL端的数据通路中流水化并行执行。硬件加速单元主要包含高度并行的卷积单元、参数化的脉冲神经元和位宽平衡数据缓冲区等。实验结果表明,该方法在几乎不增加数据通路传输延迟的前提下,可以消除软件编码和转帧过程的时间开销。在CIFAR-10图像分类的例子中,与软件编码和转帧方法相比,硬件编码转帧模块仅增加9.3%的LUT、3.7%的BRAM、2.6%的FF、0.9%的LUTRAM、14.9%的DSP以及14.6%的功耗,却能够实现约8.72倍的推理速度提升。
关键词
脉冲
神经网络芯片
PAICORE2.0
ZYNQ
脉冲编码
硬件加速
卷积加速单元
Keywords
spike neural network chip
PAICORE2.0
ZYNQ
spike encoding
hardware acceleration
convolutional acceleration unit
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TN40 [电子电信—微电子学与固体电子学]
TP391.41 [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dropout算法的卷积神经网络单粒子翻转容错方法
钱欢
谢卓辰
梁旭文
《中国科学院大学学报（中英文）》
CSCD
北大核心
2021
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
适配PAICORE2.0的硬件编码转帧加速单元设计
丁亚伟
曹健
李琦彬
冯硕
杨辰涛
王源
张兴
《北京大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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