基于动态自适应计算引擎的MobileNetV3网络加速器设计
所屬分類：技术论文
上傳者：wwei
文檔大?。?span>4610 K
標簽： 卷积神经网络 并行计算 动态自适应
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文檔介紹：现有面向高效轻量化MobileNetV3网络的加速方法通常采用高度定制的计算引擎进行模型计算，从而限制了加速器的可扩展性使其仅适用于小型网络或资源丰富的硬件平台。针对此问题，提出了基于动态自适应计算引擎的MobileNetV3网络加速器。首先，设计了局部感知区域卷积的流水线推理架构实现特征、权重的高度并行处理和缓冲调度。其次，提出全局自适应的点卷积方法优化点卷积，并结合空间探索获得最优的参数配置以实现最大计算并行性。此外，加速器可以根据模型参数变化动态配置以适应不同场景。实验结果显示加速器推理速度为8 F/s，是现有方法速度的2.7倍。
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