基于BWDSP众核的CNN计算任务划分优化

摘要：

作为深度学习算法之一的卷积神经网络在多个领域有着重要的应用.因为其网络模型的规模和结构比较复杂,数据量较大,故需要考虑降低其对计算资源的要求.一般地,对于大数据量的计算任务,需要使用数据并行的方法进行任务的划分计算,而仅使用数据并行而对计算的任务的特点不加以结合,其数据传输量较高.因此需要通过对CNN网络结构及其计算特性的分析,设计合理的计算任务划分策略,减少数据的传输量.本文首先介绍了深度学习加速器中对计算任务的优化处理,接着介绍BWDSP的众核深度学习加速器的体系架构,并设计计算划分策略,基于VGGNet-16网络模型进行实验对比分析.实验结果表明该优化算法可以显著的提高数据传输的性能,降低数据的传输量.

关键词：BWDSP众核架构、数据并行、卷积神经网络、计算任务划分

所属期刊栏目：28

资助基金：国家核高基重大专项2012ZX01034-001-001

在线出版日期：2019-09-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：88-94