Deep Neural Networks Compiler for a Trace-Based Accelerator (Short WIP Paper)

Andre Xian Ming Chang; Aliasger Zaidy; Lukasz Burzawa; Eugenio Culurciello

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Deep Neural Networks Compiler for a Trace-Based Accelerator (Short WIP Paper)

机译：深度神经网络编译器，用于基于轨迹的加速器（短壁纸）

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Deep Neural Networks (DNNs) are the algorithm of choice for image processing applications. DNNs present highly parallel workloads that lead to the emergence of custom hard- ware accelerators. Deep Learning (DL) models specialized in differenttasksrequireaprogrammablecustomhardwareand a compiler/mapper to efficiently translate different DNNs into an efficient dataflow in the accelerator. The goal of this paper is to present a compiler for running DNNs on Snowflake, which is a programmable hardware accelerator that targets DNNs. The compiler correctly generates instructions for various DL models: AlexNet, VGG, ResNet and LightCNN9.Snowflake,withavaryingnumberofprocessing units, was implemented on FPGA to measure the compiler and Snowflake performance properties upon scaling up. The system achieves 70frames/s and 4 . 5GB/s of off-chip memory bandwidth for AlexNet without linear layers on Xilinx's Zynq-SoC XC7Z045 FPGA.

机译：深度神经网络（DNN）是图像处理应用的选择算法。 DNN呈现出高度平行的工作负载，从而导致定制硬件加速器的出现。深入学习（DL）模型专门从事不同的塔基QuireapramgableAnteAntoMustomhardwareand一个编译器/映射器，以便将不同的DNN有效地将不同的DNN转换为Accelerator中的一个有效的DataFlow。本文的目标是展示用于在雪花上运行DNN的编译器，这是一个针对DNN的可编程硬件加速器。编译器正确生成了各种DL型号的说明：alexNet，VGG，Reset和LightCN9.SnowFlake在FPGA上实现了在FPGA上实现了在缩放时测量编译器和雪花性能特性。该系统实现了70帧/ s和4。 5GB / S用于XILINX的Zynq-SoC XC7Z045 FPGA上的无线图形的alexNet的芯片内存带宽。

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来源
《ACM SIGPLAN Notices: A Monthly Publication of the Special Interest Group on Programming Languages》 |2018年第6期|共5页
作者
Andre Xian Ming Chang; Aliasger Zaidy; Lukasz Burzawa; Eugenio Culurciello;
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作者单位

West lafayette USA;

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类计算机软件;
关键词
DNN; Compiler; accelerator;

机译：DNN;编译器;加速器;

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