专用指令集在基于FPGA的神经网络加速器中的应用

胡航天; 刘凯; 马士超; 郭子博

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专用指令集在基于FPGA的神经网络加速器中的应用

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近年来,表现出极其优越性能的神经网络算法对硬件算力的要求逐渐提高.在一些低功耗场景如星载系统中,拥有可编程重构、高并行等特性的FPGA是神经网络算法较为合适的硬件加速平台.为了解决传统神经网络硬件加速器设计中片内资源消耗大、各功能模块耦合性高等问题,设计实现了一套专用AI指令集并应用在了基于FPGA的神经网络加速器的设计中.文章首先介绍了该指令集的设计方案.整个指令集由指令寄存器、指令解释器、指令转发模块、内存管理单元和多个模块构成.通过该指令集可实现对不同模块的复用,降低模块之间的耦合性.并以YOLOV3-Tiny网络模型为例,对比了平铺式和指令控制式两种加速方案的逻辑资源的消耗.验证了应用专用指令集可以减少约50％的FPGA逻辑资源的使用.

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来源
《空间控制技术与应用》 |2020年第3期|36-4154|共7页
作者
胡航天; 刘凯; 马士超; 郭子博;
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作者单位

西安电子科技大学计算机科学与技术学院西安710071;

西安电子科技大学计算机科学与技术学院西安710071;

西安电子科技大学计算机科学与技术学院西安710071;

西安电子科技大学计算机科学与技术学院西安710071;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类总体设计、系统设计;
关键词
指令集; 神经网络; FPGA;

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