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面向图像识别的深度学习VLIW处理器设计 被引量：2
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作者 李林 张盛兵 吴鹃 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第1期216-224,共9页
为了适应航空航天领域高分辨率图像识别和本地化高效处理的需求,解决现有研究中计算并行性不足的问题,在对深度卷积神经网络模型各层计算优化的基础上,设计了一款可扩展的多处理器簇的深度学习超长指令字(VLIW)处理器体系结构。设计中... 为了适应航空航天领域高分辨率图像识别和本地化高效处理的需求,解决现有研究中计算并行性不足的问题,在对深度卷积神经网络模型各层计算优化的基础上,设计了一款可扩展的多处理器簇的深度学习超长指令字(VLIW)处理器体系结构。设计中采用了特征图和神经元的并行处理,基于VLIW的指令级并行,多处理器簇的数据级并行以及流水线技术。FPGA原型系统测试结果表明,该处理器可有效完成图像分类和目标检测应用;当工作频率为200 MHz时,处理器的峰值性能可以达到128 GOP/s;针对选取的测试基准,该处理器的计算速度至少是CPU的12倍,是GPU的7倍;对比软件框架运行结果,处理器的测试精度的平均误差不超过1%。 展开更多
关键词 图像识别 深度学习 卷积神经网络 超长指令字(VLIW) 处理器 可扩展
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