面向数据流神经网络加速器设计的架构自动优化方法

    公开(公告)号:CN115600637A

    公开(公告)日:2023-01-13

    申请号:CN202211152018.4

    申请日:2022-09-21

    Inventor: 王天行 李申 马钟

    Abstract: 本发明属于人工智能技术领域,具体涉及一种面向数据流神经网络加速器设计的架构自动优化方法。提出前馈数据流架构FPGA加速器网络层间FIFO深度仿真计算方法、计算存储资源分配方法。提高了数据流神经网络加速器架构优化参数搜索速度,减少加速器设计过程中由于手动优化调参、综合布线所耗费大量时间。并通过自动搜索的并行度和FIFO参数保证了网络各计算单元高效流水,可以得到更为合理高效的设计方案。本方法简化了神经网络算法到FPGA加速器实现的过程,减少了用户对神经网络加速器设计师的依赖,使算法设计师无需硬件设计经验便可轻松使用,提高了工具易用性。

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