請用此 Handle URI 來引用此文件:
http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/92095
標題: | 卷積神經網路之深度學習加速器架構設計 Architecture Design of Deep Learning Accelerator for CNN |
作者: | 邵長威 Chang-Wei Shao |
指導教授: | 方煒 Wei Fang |
關鍵字: | 計算機架構,深度學習加速器,深度卷積神經網路,人工智慧,演算法, Computer Architecture,Deep Learning Accelerator (DLA),Deep Convolutional Neural Networks (DCNN),Artificial Intelligence (AI),Algorithms, |
出版年 : | 2024 |
學位: | 碩士 |
摘要: | 由於深度卷積神經網路 (DCNN) 在人工智慧 (AI) 的應用中對計算力的需求指數成長,對於專用硬體的架構設計來說是一大挑戰。小型系統的功能支援上通常不齊全,而大型晶片變得過於複雜。在不同功能的運算上,同樣仰賴太多模組的切換,導致過多資料搬移,有高延遲與部分模組使用率不高的問題。
這項研究提出了一種基於統計方法的改進結構,包括參數分析、演算法劃分後映射到硬體,以在暫存器傳輸級 (RTL) 建構出一個管線的硬體架構。 研究結果顯示,本論文的架構在單核處理元件 (PE) 上比起其他評比 (e.g, MIT Eyeriss, UCLA DCNN Acc., Google TPU) 的設計,有較佳的硬體重用率、硬體共用性且支援最多功能,也減少了激活函數時的延遲,並確保了所有功能的運算都在核心內完成,且擁有相同的週波時間。 The demand for computing power in deep convolutional neural networks (DCNNs) for artificial intelligence (AI) applications is exponentially increasing. Designing application-specific hardware architectures poses significant challenges. Smaller systems typically lack essential functionality, while large-scale chips become overly complex. Dynamic switching of modules with different functions results in excessive data movement, leading to high latency and underutilization of certain modules. This research proposes a statistical-based improved structure comprising parameter analysis, algorithm partitioning, and hardware mapping to construct a pipeline-based architecture in Register Transfer Level (RTL). The research results indicate that this architecture demonstrates improved hardware reuse, sharing, and functionality on a single processing element (PE) compared to the benchmark. (e.g, MIT Eyeriss, UCLA DCNN Acc., Google TPU). It reduces activation function latency and ensures that all functions operate in-core with consistent cycle times. |
URI: | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/92095 |
DOI: | 10.6342/NTU202400510 |
全文授權: | 同意授權(全球公開) |
顯示於系所單位: | 生物機電工程學系 |
文件中的檔案:
檔案 | 大小 | 格式 | |
---|---|---|---|
ntu-112-1.pdf | 3.76 MB | Adobe PDF | 檢視/開啟 |
系統中的文件,除了特別指名其著作權條款之外,均受到著作權保護,並且保留所有的權利。