一种高数据重用通用CNN计算模块设计
为了降低嵌入式硬件在实现CNN推理运算中的外部访存以及内部存储需求,提出了一种基于FPGA平台的高数据重用CNN计算结构——HDCS.通过对CNN计算数据进行一维分割以及存储控制,使数据可以在模块的计算中固定,实现时间与空间维度上的数据重用.使输入特征数据可以在一次访存后可最少连续运算2次,有效降低了嵌入式CNN加速器对片外存储的访问次数以及片内存储资源的需求数量,在嵌入式平台人工智能技术的应用中具有一定价值.
卷积神经网络、数据重用、神经网络加速器、FPGA
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TP36(计算技术、计算机技术)
2020-05-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共5页
22-25,28
