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具有小浮点的高性能神经网络

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:0.83 MB | 2023-09-13

李玉兰

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本白皮书介绍了一种 7 位小浮点 （SFP） 数字表示形式，该表示法可以实现具有相同功能的深度神经网络模型精度与 INT8 相同，但 ResNet-50 的性能提高了 60%。这通过可以非常实施的 SFP 乘数实现改进在赛灵思 FPGA 上仅使用 9.5 LUT6 即可高效运行。由于 DSP 块不是乘法需要，使用 SFP 会导致显着提高计算量密度，同时仍能实现 600MHz 时钟速率。定义了 SFP 表示形式，并显示如何将其应用于深度神经网络，无需任何再训练。最佳实践然后描述构建基于 SFP 的卷积，该卷积利用Xilinx DSP 模块的独特功能可构建高效的大型加法器树。最后，定量结果比较了不同SFP的面积成本和效率变种。
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