tecnología de mapeo inna v1.0

inna1.0 es una tecnología de mapeo adaptativo CNN basada en FPGA.

Se diseña y optimiza un acelerador de aprendizaje profundo basado en la placa FPGA. Se espera que alcance el nivel líder en la industria en términos de rendimiento general y consumo de energía. La tecnología de mapeo utiliza el marco de macroinstrucciones Look-Aside Acceleration para lograr uno. Haga clic en implementación rápida, optimización colaborativa de software y hardware, admite una variedad de convoluciones y el proceso de ejecución no requiere la intervención del host.

Este proyecto es el lado del software de la tecnología de mapeo. Planea implementar un compilador de mapeo de CNN y un cuantificador de CNN. Primero, el archivo de modelo generado por TensorFlow se analiza para generar un modelo de gráfico de cálculo de CNN. gráfico y la unidad de biblioteca de aceleración CNN existente, seleccione la unidad de biblioteca CNN correspondiente, genere la estructura de hardware correspondiente y los parámetros de configuración del programador correspondientes para lograr un equilibrio entre cálculo, almacenamiento en el chip, ancho de banda en el chip y ancho de banda fuera del chip, de esta manera lograr un rendimiento informático óptimo CNN El cuantificador puede realizar una cuantificación de punto fijo de 8 bits en cada capa de datos de acuerdo con el archivo de peso del modelo para facilitar los cálculos FPGA DSP, reduciendo así la sobrecarga de almacenamiento, aumentando la velocidad de procesamiento y reduciendo el consumo de energía; asegurando la precisión.