文献检索-宁波市创意产业特色资源库

限定检索结果

面向嵌入式的卷积神经网络硬件加速器设计: 收藏
分享
引用; 《计算机工程与应用》2021年第4期57卷 252-257页; 作者：唐蕊焦继业徐华昊西安邮电大学计算机学院西安710121; 近年来,随着神经网络模型越来越复杂,针对卷积神经网络推理计算所需内存空间过大,限制其在嵌入式设备上部署的问题,提出一种动态多精度定点数据量化硬件结构,使用定点数代替训练后推理过程中的浮点数执行卷积运算。结果表明,采用16位动...; 近年来,随着神经网络模型越来越复杂,针对卷积神经网络推理计算所需内存空间过大,限制其在嵌入式设备上部署的问题,提出一种动态多精度定点数据量化硬件结构,使用定点数代替训练后推理过程中的浮点数执行卷积运算。结果表明,采用16位动态定点量化和并行卷积运算硬件架构,与静态量化策略相比,数据准确率高达97.96%,硬件单元的面积仅为13740门,且内存占用量和带宽需求减半。相比Cortex M4使用浮点数据做卷积运算,该硬件加速单元性能提升了90%以上。; 来源：详细信息评论

限定检索结果