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题名/责任者:

神经网络加速器的计算架构及存储优化技术研究/涂锋斌著

出版发行项:

北京:清华大学出版社,2022

ISBN及定价:

978-7-302-60151-7 精装/CNY89.00

载体形态项:

17, 140页, [19] 页图版:图;24cm

并列正题名:

Architecture design and memory optimization for neural network accelerators

丛编项:

清华大学优秀博士学位论文丛书

个人责任者:

涂锋斌 著

学科主题:

人工神经网络-加速器-最优设计-研究

中图法分类号:

TP183

书目附注:

有书目 (第126-136页)

提要文摘附注:

本书针对过去神经网络加速器设计在计算模式、计算架构和存储优化方面存在的不足, 研究总结出两套神经网络加速器的优化设计方法: 基于“计算模式-动态重构”的计算架构设计方法和基于“器件特性-容错能力”的存储优化方法, 并主要介绍3项基于上述优化设计方法的研究工作: 面向通用神经网络近似的神经网络计算架构RNA面向专用人工智能领域的神经网络计算架构DNA和基于数据保持时间的神经网络存储优化框架RANA。研究工作本身均已进行充分的实验验证, 具备很高的实用价值。优化设计方法不仅为研究工作提供了有力支撑, 对神经网络加速器架构未来的研究方向同样具有指导意义。

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