Инна картографическая технология v1.0

inna1.0 — это технология адаптивного картографирования CNN на основе FPGA.

Ускоритель глубокого обучения спроектирован и оптимизирован на основе платы FPGA. Ожидается, что он достигнет ведущего в отрасли уровня с точки зрения общей производительности и энергопотребления. Технология отображения использует структуру макроинструкций Look-Aside Acceleration. нажмите быстрое развертывание, совместную оптимизацию программного и аппаратного обеспечения. Поддерживает различные свертки, а процесс выполнения не требует вмешательства хоста.

Этот проект представляет собой программную часть технологии сопоставления. В нем планируется реализовать компилятор сопоставления CNN и квантователь CNN. Сначала файл модели, созданный TensorFlow, анализируется для создания модели графа расчета CNN. график и существующий библиотечный модуль ускорения CNN, выберите соответствующий библиотечный модуль CNN, сгенерируйте соответствующую аппаратную структуру и соответствующие параметры конфигурации планировщика, чтобы достичь баланса между вычислениями, встроенным хранилищем, полосой пропускания на кристалле и пропускной способностью вне кристалла, тем самым достижение оптимальной вычислительной производительности. Квантизатор может выполнять 8-битное квантование с фиксированной точкой для каждого слоя данных на основе файла весов модели, чтобы облегчить вычисления FPGA DSP, тем самым уменьшая накладные расходы на хранилище, увеличивая скорость обработки и одновременно снижая энергопотребление; обеспечение точности.