一種負(fù)載均衡的LSTM 硬件加速器設(shè)計(jì)
關(guān)鍵詞：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器 模型壓縮 負(fù)載均衡 嵌入式設(shè)計(jì)
摘要：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在嵌入式端的應(yīng)用日益廣泛,為滿足嵌入式端低功耗,低延遲等特點(diǎn),通常的解決方案是針對(duì)長短記憶序列LSTM模型(Long-Short Term Memory)進(jìn)行壓縮,并定制專用的硬件加速器.當(dāng)LSTM模型經(jīng)過剪枝等壓縮操作后,其網(wǎng)絡(luò)模型將變得稀疏且不規(guī)則,會(huì)給PE(Process Element)運(yùn)算單元帶來負(fù)載不均衡的問題.通過排序的方法,將權(quán)重矩陣按一定的規(guī)則重新分發(fā)給各個(gè)PE單元,并在此基礎(chǔ)上針對(duì)稀疏化的模型定制專用的硬件單元.在賽靈思zynq系列XCZU9EG.2FFVB1156E開發(fā)板上進(jìn)行實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,當(dāng)PE單元多消耗0.314%硬件資源的情況下,其運(yùn)算速度取得了2%的提升.
南京大學(xué)學(xué)報(bào)·自然科學(xué)雜志要求:
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