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基于RISC-V的卷积神经网络专用指令集处理器
被引量：
3
1
作者
廖汉松
吴朝晖
李斌
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第7期196-204,共9页
针对x86和ARM商用架构CPU因专利、授权导致定制成本过高和灵活性不够的问题,面向物联网领域提出一种基于RISC-V开源指令集的卷积神经网络(CNN)专用指令集处理器。通过自定义拓展指令调用加速器对轻量化CNN中的卷积和池化操作进行加速,...
针对x86和ARM商用架构CPU因专利、授权导致定制成本过高和灵活性不够的问题,面向物联网领域提出一种基于RISC-V开源指令集的卷积神经网络(CNN)专用指令集处理器。通过自定义拓展指令调用加速器对轻量化CNN中的卷积和池化操作进行加速,提高终端设备能效。在此过程中,配置CNN各层信息控制加速器进行分组运算,以适应不同大小的输入数据,同时调整加速器的数据通路,对耗时操作进行单独或结合运算,以适应不同的轻量化网络。FPGA平台验证结果表明,该处理器在100 MHz工作频率下推理Squeeze Net网络,耗时约40.89 ms,功耗为1.966 W,较手机处理器单核计算速度更快,与AMD Ryzen7 3700X、NVIDIA RTX2070 Super和Qualcomm Snapdragon 835平台相比,其消耗资源少、功耗低,在性能功耗比上也具有优势。
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关键词
RISC-V指令集
卷积神经网络
领域专用架构
专用指令集处理器
硬件加速
下载PDF
职称材料
面向多发射架构ASIP的定制功能单元的自动生成
2
作者
谭洪贺
何虎
孙义和
《清华大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第3期334-339,共6页
现有定制功能单元生成算法既没有考虑发射架构的配置情况,也没有考虑关键路径的改变,因此在面对多发射架构处理器时,其性能提高效果有限。该文基于有向无环图,通过分析对比特定配置下备选节点对应用的多方面影响,使用逐点生长的方法,提...
现有定制功能单元生成算法既没有考虑发射架构的配置情况,也没有考虑关键路径的改变,因此在面对多发射架构处理器时,其性能提高效果有限。该文基于有向无环图,通过分析对比特定配置下备选节点对应用的多方面影响,使用逐点生长的方法,提出了一种新的面向多发射架构特定应用指令集处理器(ASIP)的定制功能单元自动生成算法。结合3种不同架构配置的实验结果显示,该算法获得的最优加速比分别达到2.3、4.5和6.9,较不考虑多发射架构的传统算法大大提高了处理器的运算性能。
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关键词
特定应用指令集处理器(ASIP)
多发射架构
定制功能单元(CFU)
指令集扩展(ISE)
原文传递
题名
基于RISC-V的卷积神经网络专用指令集处理器
被引量：
3
1
作者
廖汉松
吴朝晖
李斌
机构
华南理工大学微电子学院
人工智能与数字经济广东省实验室(广州)
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第7期196-204,共9页
基金
广东省重点领域研发计划项目(2018B010142001)。
文摘
针对x86和ARM商用架构CPU因专利、授权导致定制成本过高和灵活性不够的问题,面向物联网领域提出一种基于RISC-V开源指令集的卷积神经网络(CNN)专用指令集处理器。通过自定义拓展指令调用加速器对轻量化CNN中的卷积和池化操作进行加速,提高终端设备能效。在此过程中,配置CNN各层信息控制加速器进行分组运算,以适应不同大小的输入数据,同时调整加速器的数据通路,对耗时操作进行单独或结合运算,以适应不同的轻量化网络。FPGA平台验证结果表明,该处理器在100 MHz工作频率下推理Squeeze Net网络,耗时约40.89 ms,功耗为1.966 W,较手机处理器单核计算速度更快,与AMD Ryzen7 3700X、NVIDIA RTX2070 Super和Qualcomm Snapdragon 835平台相比,其消耗资源少、功耗低,在性能功耗比上也具有优势。
关键词
RISC-V指令集
卷积神经网络
领域专用架构
专用指令集处理器
硬件加速
Keywords
RISC-V
instruction set
Convolutional
Neural
Network(CNN)
Domain
Specific
Architecture(DSA)
special
instruction set
processor
hardware
acceleration
分类号
TP332 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
下载PDF
职称材料
题名
面向多发射架构ASIP的定制功能单元的自动生成
2
作者
谭洪贺
何虎
孙义和
机构
清华大学微电子学研究所
出处
《清华大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第3期334-339,共6页
基金
清华大学基础研究基金项目
文摘
现有定制功能单元生成算法既没有考虑发射架构的配置情况,也没有考虑关键路径的改变,因此在面对多发射架构处理器时,其性能提高效果有限。该文基于有向无环图,通过分析对比特定配置下备选节点对应用的多方面影响,使用逐点生长的方法,提出了一种新的面向多发射架构特定应用指令集处理器(ASIP)的定制功能单元自动生成算法。结合3种不同架构配置的实验结果显示,该算法获得的最优加速比分别达到2.3、4.5和6.9,较不考虑多发射架构的传统算法大大提高了处理器的运算性能。
关键词
特定应用指令集处理器(ASIP)
多发射架构
定制功能单元(CFU)
指令集扩展(ISE)
Keywords
application-
special
instruction set
processor
（ASIP）
multi-issue
architecture
customized
function
unit（CFU）
instruction set
extension（ISE）
分类号
TP368 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于RISC-V的卷积神经网络专用指令集处理器
廖汉松
吴朝晖
李斌
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2021
3
下载PDF
职称材料
2
面向多发射架构ASIP的定制功能单元的自动生成
谭洪贺
何虎
孙义和
《清华大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011
0
原文传递
已选择
0
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