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基于深度学习的矩阵乘法加速器设计方案

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:0.85 MB | 2021-05-25

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　　为满足深度学习推理中对不同规模矩阵乘法的计算需求，提出一种基于 Zynq soc平台的整数矩阵乘法加速器。采用基于总线广播的并行结构，充分利用片上数据的重用性并最小化中间累加结果的移动范围，以降低外部DRAM的访问需求。通过动态调整矩阵分块的大小，使加速器在计算形状不规则的矩阵乘时保持较高效率实验结果表明，在 Deep Bench测试基准下，该加速器可对双核 ARM Cortex-A9CPU的矩阵乘运算实现8.4倍的加速效果。

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