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题名/责任者:

神经网络加速器的计算架构及存储优化技术研究/涂锋斌著

出版发行项:

北京:清华大学出版社,2022

ISBN及定价:

978-7-302-60151-7 精装/CNY89.00

载体形态项:

17, 140页, [19] 页图版:图 (部分彩图);25cm

并列正题名:

Architecture design and memory optimization for neural network accelerators

丛编项:

清华大学优秀博士学位论文丛书

个人责任者:

涂锋斌 著

学科主题:

人工神经网络-加速器-最优设计-研究

中图法分类号:

TP183

书目附注:

有书目 (第126-136页)

提要文摘附注:

随着通用处理器性能增长的减缓及基于神经网络的智能应用的不断涌现, 神经网络加速器正逐步成为新型计算系统中不可或缺的部分。过去几年, 学术界乃至工业界出现了大量的神经网络加速器芯片。针对过去的神经网络加速器设计在计算模式、计算架构和存储优化方面存在的不足, 本书的研究总结出两套神经网络加速器的优化设计方法: 基于“计算模式-动态重构”的计算架构设计方法和基于“器件特性-容错能力”的存储优化方法。主要介绍三项基于上述优化设计方法的研究工作, 即面向通用神经网络近似的神经网络计算架构RNA、面向专用人工智能领域的神经网络计算架构DNA和基于数据保持时间的神经网络存储优化框架RANA。

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