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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于平铺数据流的卷积神经网络加速器研究
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基于平铺数据流的卷积神经网络加速器研究
 
     论文目录
 
摘要第9-10页
ABSTRACT第10-11页
第一章 绪论第12-31页
    1.1 课题研究背景第12-15页
        1.1.1 神经网络概述第12-14页
        1.1.2 神经网络加速器概述第14-15页
    1.2 课题研究意义第15-16页
    1.3 国内外研究现状第16-28页
        1.3.1 并行性设计第17-21页
        1.3.2 压缩存储第21-25页
        1.3.3 硬件利用率第25-28页
        1.3.4 国内外研究现状总结第28页
    1.4 本文主要工作第28-29页
    1.5 本文组织结构第29-31页
第二章 相关理论基础和设计动机第31-41页
    2.1 卷积神经网络的卷积算法第31-35页
        2.1.1 卷积神经网络中的卷积运算第31-32页
        2.1.2 卷积运算加速的动机第32-35页
    2.2 平铺数据流第35-39页
        2.2.1 平铺数据流描述第35-38页
        2.2.2 在小规模阵列结构下平铺数据流存在的问题第38-39页
        2.2.3 在大规模阵列结构下平铺数据流存在的问题第39页
    2.3 本章小结第39-41页
第三章 单通道数据流硬件设计第41-59页
    3.1 数据流设计第41-45页
    3.2 整体硬件设计第45-51页
        3.2.1 外部存储和接口第46页
        3.2.2 CBUF模块第46-47页
        3.2.3 PE阵列结构第47页
        3.2.4 CACC累加器和控制器第47-48页
        3.2.5 CSC模块数据重用设计第48-51页
    3.3 单通道数据流评估和分析第51-58页
        3.3.1 实验平台第51-54页
        3.3.2 实验结果和分析第54-58页
    3.4 本章小结第58-59页
第四章 可配置神经网络加速器设计第59-70页
    4.1 增加硬件并行度第60页
    4.2 输入通道可配置具体设计第60-65页
        4.2.1 特征图并行方法第60-61页
        4.2.2 阵列设计和可配置设计第61-65页
        4.2.3 配置参数的计算第65页
    4.3 硬件具体设计第65-67页
    4.4 可配置卷积神经网络加速器评估与分析第67-70页
        4.4.1 实验平台第67页
        4.4.2 实验结果评估和分析第67-70页
第五章 总结与展望第70-72页
    5.1 总结第70-71页
    5.2 展望第71-72页
致谢第72-73页
参考文献第73-77页
作者在学期间取得的学术成果第77页

 
 
论文编号BS4655861,这篇论文共77
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