【摘 要】
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针对卷积神经网络在硬件资源受限的移动边缘端设备上运行慢的问题,提出一种基于异构SoC的卷积神经网络差异化量化加速系统。首先提出一种差异化量化方法,针对深度卷积神经网络ResNet-50不同层进行不同程度的量化。其次采用HLS高层次综合工具完成FPGA硬件加速模块编码。最后针对ResNet-50在ImageNet数据集上进行不同量化方案的精度和加速比测试。实验结果表明与在ARM下的推理时间相比,该异
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(No.61332001)。
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针对卷积神经网络在硬件资源受限的移动边缘端设备上运行慢的问题,提出一种基于异构SoC的卷积神经网络差异化量化加速系统。首先提出一种差异化量化方法,针对深度卷积神经网络ResNet-50不同层进行不同程度的量化。其次采用HLS高层次综合工具完成FPGA硬件加速模块编码。最后针对ResNet-50在ImageNet数据集上进行不同量化方案的精度和加速比测试。实验结果表明与在ARM下的推理时间相比,该异构加速系统的最小加速比为2.86,最大加速比为11.43。其中,最小加速比与最大加速比为3.99倍,To
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