General reuse-centric CNN accelerator

Yeniden kullanım merkezli CNN hızlandırma yöntemi, CNN'nin giriş katmanında veya aktivasyon haritalarında benzer nöron vektörleri için hesaplamaları yeniden kullanarak CNN çıkarımını hızlandırır. Ancak bu yeni optimizasyon paradigması, yeniden kullanım merkezli CNN'de önemli bir adım olan nöron vektör benzerliği tespitindeki genel giderlerle büyük ölçüde sınırlıdır. Bu tez, yeniden kullanım merkezli CNN için mimari destek üzerine ilk derinlemesine araştırmayı sunmaktadır. Nöron vektör benzerlik tespitini geliştiren ve yeniden kullanım merkezli CNN çıkarımının enerji tüketimini azaltan bir donanım hızlandırıcı önerir. Hızlandırıcı, bankalı bellek alt sistemi ile birlikte çok çeşitli ağ ayarlarını destekleyecek şekilde gerçeklenir. Tasarım keşfi, RTL simülasyonu ve bir FPGA platformunda sentez yoluyla gerçekleştirilir. Eyeriss'e entegre edildiğinde, hızlandırıcı potansiyel olarak performansta 7.75 kata kadar iyileştirmeler sağlayabilir. Ayrıca işlemci üzerinde koşan yazılım tabanlı gerçekleme ile karşılaştırıldığında, benzerlik tespitini %95.46'ya kadar daha enerji verimli ve evrişim katmanını 3.63 kata kadar daha hızlı yapabilir.