基于多核的卷积神经网络加速方法与系统实现.pdf

"基于多核的卷积神经网络加速方法与系统实现" 本文主要介绍了一种基于多核的卷积神经网络加速方法和系统实现，旨在解决当前硬件架构设计中卷积神经网络处理速度的瓶颈问题。卷积神经网络是深度学习和机器学习的重要组成部分，然而当前的技术中，卷积神经网络的处理速度受到数据带宽和硬件资源的限制。 为了解决这个问题，本文提出了基于多核的卷积神经网络加速方法，即通过多个并行的卷积核节省卷积神经网络的数据带宽，并在相同硬件数据带宽的条件下，通过在卷积核中并行的向量点积运算提高卷积神经网络的处理速度。 该方法可以在有限的数据带宽和硬件开销下提高卷积神经网络的处理速度，为当前硬件架构设计提供了一种可靠的解决方案。同时，该方法也可以应用于各种领域，如视觉处理、语音识别和图像分析等。 本文的主要贡献在于： 1. 提出了基于多核的卷积神经网络加速方法，可以在有限的数据带宽和硬件开销下提高卷积神经网络的处理速度。 2. 实现了基于多核的卷积神经网络加速系统，可以应用于各种领域，如视觉处理、语音识别和图像分析等。 本文的结论是基于多核的卷积神经网络加速方法和系统实现可以解决当前硬件架构设计中的瓶颈问题，为深度学习和机器学习的发展提供了一种可靠的解决方案。 知识点： 1. 卷积神经网络的加速方法：通过并行排列多个卷积单元来实现卷积神经网络的加速。 2. 数据带宽的限制：数据带宽会大大限制卷积神经网络的处理速度，硬件的带宽资源非常珍贵，提高硬件的数据带宽代价巨大。 3. 多核加速方法：通过多个并行的卷积核节省卷积神经网络的数据带宽，并在相同硬件数据带宽的条件下，通过在卷积核中并行的向量点积运算提高卷积神经网络的处理速度。 4. 卷积神经网络的应用：卷积神经网络可以应用于视觉处理、语音识别和图像分析等领域。 5. 深度学习和机器学习：卷积神经网络是深度学习和机器学习的重要组成部分，可以用于各种应用领域。 本文提出了基于多核的卷积神经网络加速方法和系统实现，为当前硬件架构设计中的瓶颈问题提供了一种可靠的解决方案。