摘要：芯片是现代信息社会的关键基础设施,未来人机物三元融合的智能万物互联时代将需要大量不同种类的专用体系结构芯片。然而,芯片设计本身代价很高,具有设计周期长、过程非常复杂、专业门槛高的特点。因此,智能万物互联时代芯片需求多和芯片设计代价高之间产生了巨大的矛盾。文章提出利用芯片学习(Chip Learning)来取代芯片设计以解决上述矛盾,即采用学习的方法来完成芯片从逻辑设计到物理设计的全流程。芯片学习的目标是通过学习使得芯片设计完全不需要专业知识和设计经验,可以在短时间、无人参与的情况下高效完成。

摘要：针对图卷积神经网络(GCN)中数据规模庞大、不适合边缘端低功耗处理器高效推理计算的问题,本文提出一种将新型二值数据量化算法(IR-Net)应用于GCN模型推理计算的方法,并设计了对应的硬件加速器IR-GCN。同时,针对计算过程中工作负载分布不均衡的问题,实现了一种负载均衡模块设计,显著提高了计算效率。实验结果表明,在较小精度损失范围内,IR-GCN加速器可以同时降低计算延迟以及访存开销。与现有性能最优的研究相比,IR-GCN加速器平均具有2.4倍的计算加速比、7.9倍的功耗降低、13.7倍的芯片面积减少以及21.0倍的访存量降低。

摘要：针对日益增长的神经网络规模和不断变化的神经网络模型结构,提出了一款新型的稀疏神经网络加速器架构。该架构能够有效利用稀疏神经网络中的权值稀疏性和神经元稀疏性,进一步提升加速器处理神经网络模型时的运算速度。同时,该架构能够支持逐元素乘法/加法等运算,从而进一步提高加速器的灵活性,高效支持并加速Resnet等新型的神经网络结构。实验结果显示,基于5个具有代表性神经网络模型,该架构相比于现有的先进的稀疏神经网络加速器有平均为2.57倍的加速比,同时针对Resnet-18和Resnet-50的BN层分别平均有4.40倍和4.57倍的加速比。

摘要：图神经网络(GNN)算法在图结构数据处理任务中取得了突破性的成功。然而,针对图神经网络硬件加速器设计的研究缺乏明确的设计目标和统一的评价标准。本文提出一种针对图神经网络硬件加速器性能评估的标准测试集(BenchGNN)。BenchGNN包括宏测试集和微测试集2部分。宏测试集包含了3种主要任务类型的图神经网络算法和5个典型应用领域的数据集。微测试集包含2种微观操作类型和4种不同量化特性的数据集。本文在现有运算设备中央处理器(CPU)、图形处理器(GPU)和图神经网络专用加速器上进行了BenchGNN的实验测试。实验结果表明,CPU由于并行度不高而无法高效处理图神经网络算法。针对图神经网络算法的随机访存行为进行优化的专用加速器取得了优于通用并行处理器GPU的性能功耗表现。根据BenchGNN的评估结果,在图神经网络加速器设计过程中需要重点考虑运算并行度和随机访存优化这两种因素。

摘要：随着机器学习(ML)算法的日益流行,研究人员提出了很多专用于机器学习算法的加速器。然而,这些加速器会被其特定用途的狭窄范围所限制。另外,尽管芯片制造工艺有所提高,但是待处理问题规模的急剧增大依然加剧了这些机器学习加速器的低效程度。针对这种现象,本文研究了4种流行的机器学习算法——k-近邻算法(k-NN),k-均值算法(k-Means),支持向量机(SVM)和逻辑回归(LR),并对这些算法中最为耗时的运算部分进行了深入分析,此外,还针对数据位宽对运算精度、硬件开销的影响进行了分析。根据以上分析,本文设计了一款可以支持多种机器学习算法的运算单元,该运算单元混合使用16位浮点数和32位浮点数的运算器,实现了低面积、低功耗的需求。实验结果表明,本文提出的运算单元可以在几乎不损失正确率的情况下,减少69. 80%的总面积开销以及68. 98%的总功耗开销。

摘要：二值神经网络(BNN)具有硬件友好的特性,但为了保证计算精度,在输入层仍需要使用浮点或定点计算,增加了硬件开销。针对该问题,本文将另一种同样具有硬件友好特性的随机计算方法应用于BNN,实现了BNN输入层的高效计算,并设计了二值随机混合计算架构Bi-SCNN。首先,在BNN输入层使用高精度的随机运算单元,实现了与定点计算近似的精度;其次,通过在处理单元(PE)内和PE间2个层次对随机数生成器进行复用,并优化运算单元,有效降低了硬件开销;最后,根据输入数据的特性对权值配置方式进行优化,进而降低了整体计算延迟。相比于现有性能最优的BNN加速器,Bi-SCNN在保证计算精度的前提下,实现了2.4倍的吞吐量、12.6倍的能效比和2.2倍的面积效率提升,分别达到2.2 TOPS、7.3 TOPS·W^(-1)和1.8 TOPS·mm^(-2)。

摘要：作为目前最常见的程序综合问题,示例编程通过用户提供的输入/输出示例生成程序,为编程能力不足的开发者提供了便利。近年来,示例编程已经被应用于Microsoft Office Excel办公软件的自动编程,以及勘探、测井、航空航天等领域。鉴于目前示例编程鲜有关于二进制流的研究,本文针对基于真值表函数自动生成问题具有函数表达式的语法符号序列中各语法符号的关系与它们的距离大小无关、函数表达式的生成语义规则与布尔向量函数采样的结果长度无关的特点,设计了一种神经网络模型和算法,在程序综合、功能等价和序列匹配的指标上分别取得了70.56%、64.66%、0.6355的结果,分别优于现有最先进的程序综合模型55.07%、49.70%、0.5690。