technologie de cartographie inna v1.0

inna1.0 est une technologie de cartographie adaptative CNN basée sur FPGA.

Un accélérateur d'apprentissage en profondeur est conçu et optimisé sur la base de la carte FPGA. Il devrait atteindre le niveau de pointe de l'industrie en termes de performances globales et de consommation d'énergie. La technologie de cartographie utilise le cadre d'accélération Look-Aside d'instructions macro pour atteindre un niveau unique. cliquez sur déploiement rapide, optimisation collaborative logicielle et matérielle, prend en charge une variété de convolutions et le processus d'exécution ne nécessite pas l'intervention de l'hôte.

Ce projet est le côté logiciel de la technologie de cartographie. Il prévoit d'implémenter un compilateur de cartographie CNN et un quantificateur CNN. Tout d'abord, le fichier modèle généré par TensorFlow est analysé pour générer un modèle de graphique de calcul CNN. graphique et l'unité de bibliothèque d'accélération CNN existante, sélectionnez l'unité de bibliothèque CNN correspondante, générez la structure matérielle correspondante et correspondante Paramètres de configuration du planificateur pour atteindre un équilibre entre le calcul, le stockage sur puce, la bande passante sur puce et la bande passante hors puce pour obtenir des performances de calcul optimales ; le quantificateur CNN peut effectuer une quantification à virgule fixe de 8 bits sur chaque couche de données basée sur sur le fichier de poids du modèle, afin de faciliter le calcul DSP du FPGA, réduisant ainsi les frais de stockage, améliorant la vitesse de traitement et réduisant la consommation d'énergie tout en garantissant la précision.