เทคโนโลยีการทำแผนที่อินนา v1.0
1.0
inna1.0 เป็นเทคโนโลยีการทำแผนที่แบบปรับตัวของ CNN ที่ใช้ FPGA
ตัวเร่งความเร็วการเรียนรู้เชิงลึกได้รับการออกแบบและปรับให้เหมาะสมโดยใช้บอร์ด FPGA คาดว่าจะไปถึงระดับชั้นนำของอุตสาหกรรมในแง่ของประสิทธิภาพโดยรวมและการใช้พลังงาน คลิกการปรับใช้อย่างรวดเร็ว การเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานร่วมกันของซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์ รองรับการโน้มน้าวใจที่หลากหลาย และกระบวนการดำเนินการไม่จำเป็นต้องมีการแทรกแซงจากโฮสต์
โปรเจ็กต์นี้เป็นด้านซอฟต์แวร์ของเทคโนโลยีการทำแผนที่ โดยมีแผนจะใช้คอมไพเลอร์การแมป CNN และควอไลเซอร์ของ CNN ขั้นแรก ไฟล์โมเดลที่สร้างโดย TensorFlow จะถูกแยกวิเคราะห์เพื่อสร้างโมเดลกราฟการคำนวณของ CNN จะใช้การคำนวณที่แยกวิเคราะห์ กราฟและหน่วยไลบรารี CNN Acceleration ที่มีอยู่ เลือกหน่วยไลบรารี CNN ที่สอดคล้องกัน สร้างโครงสร้างฮาร์ดแวร์ที่สอดคล้องกันและสอดคล้องกัน พารามิเตอร์การกำหนดค่าของตัวกำหนดตารางเวลาเพื่อให้เกิดความสมดุลระหว่างการคำนวณ พื้นที่จัดเก็บข้อมูลบนชิป แบนด์วิดท์บนชิป และแบนด์วิดท์นอกชิป เพื่อให้ได้ประสิทธิภาพการประมวลผลที่เหมาะสมที่สุด ควอนไทเซอร์ของ CNN สามารถทำการวัดปริมาณจุดคงที่ 8 บิตบนแต่ละเลเยอร์ของข้อมูล ในไฟล์น้ำหนักของโมเดล เพื่ออำนวยความสะดวกในการคำนวณ DSP ของ FPGA ซึ่งช่วยลดค่าใช้จ่ายในการจัดเก็บข้อมูล ปรับปรุงความเร็วในการประมวลผล และลดการใช้พลังงาน ในขณะเดียวกันก็มั่นใจในความแม่นยำ
