神经网络量化硬件实现

最新推荐文章于 2025-01-20 16:19:12 发布
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#人工智能 #深度学习 #算法

神经网络量化硬件实现

量化算子

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几种不同的取整方式

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量化图

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量化方式

最低0.47元/天 解锁文章
一切皆是映射：实现神经网络的硬件加速技术：GPU、ASIC（专用集成电路）和FPGA（现场可编程门阵列）
AI天才研究院
07-06 2510
在人工智能和深度学习领域，神经网络已经成为一种revolutionary的技术，推动了诸如计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域的巨大进步。然而，随着神经网络模型变得越来越复杂和庞大，传统的CPU处理器在处理这些计算密集型任务时往往力不从心。这就催生了对专门的硬件加速技术的需求，以提高神经网络的训练和推理效率。在这篇文章中，我们将深入探讨三种主要的硬件加速技术：GPU（图形处理器）、ASIC（专用集成电路）和FPGA（现场可编程门阵列）。这些技术各有特点，都在神经网络加速领域发挥着重要作用。
Python深度学习实践：神经网络的量化和压缩
AI天才研究院
06-15 410
随着深度学习模型在各种领域的广泛应用,模型的大小和计算复杂度也在不断增加。然而,在诸如移动设备、物联网和边缘计算等资源受限环境中部署这些大型模型仍然是一个巨大挑战。因此,神经网络的量化和压缩技术应运而生,旨在减小模型的尺寸和计算开销,同时保持模型的精度和性能。
卷积神经网络硬件实现综述：A Survey of Convolutional Neural Networks on Edge with Reconfigurable Computing
小陈的芯片学习之路
01-28 2971
卷积神经网络硬件实现综述阅读
FINN（二）CNN，BNN及其硬件实现的背景知识
abcdef123456gg的博客
11-11 3907
CNN 这项工作的重点是监督学习，其目标是找到一个函数g（xi），它近似于映射xi→yi ∀i，其中{xi，yi}是一个输入/输出对，称为训练样例。 多层感知器是一种人工神经网络，其神经元在多层中排列，神经元将前一层的所有神经元的输出作为输入。 在数学上，全连接网络的第l层中nth神经元的输出al，n计算如下： 其中wl，n，s是与第l层中nth神经元的输入相连的sth突触的权重，bl，n是偏置...
RBF神经网络的硬件实现
梵心白莲的博客
01-20 1130
RBF（径向基函数）神经网络在众多领域展现出强大的应用潜力，如模式识别、信号处理、控制系统等。随着对实时性和计算效率要求的不断提高，硬件实现RBF神经网络成为一个重要的研究方向。通过硬件实现，可以显著提高神经网络的运行速度，降低功耗，并使其能够更好地集成到各种实际应用系统中。
神经网络计算机硬件,人工神经网络的硬件设计研究
weixin_31975689的博客
06-25 678
摘 要：本文结合当前计算机智能化领域的发展情况，提出了在新的智能计算硬件平台上进行神经网络的计算，并以Gerstner的尖峰神经元模型为基础设计出硬件电路，以加快神经网络的计算能力。关键词：人工神经网络；尖峰神经元模型近年来，人们在计算机智能化领域上取得了很大的进步，但计算机领域还有很多问题无法解决，例如视觉、语言识别和计算机等技术，人们仍不能将计算机系统设计得像生物系统那样灵活。因此，大批研究者...
神经网络的量化训练方法与过程解析
最新发布
08-15
神经网络的量化训练方法与过程解析 一、引言 在深度学习领域，神经网络的训练和部署一直是研究热点。随着硬件技术的发展和应用需求的增长，神经网络模型的大小和计算量不断膨胀，对存储和计算资源提出了巨大挑战。...
完全硬件实现的忆阻器卷积神经网络
weixin_45358177的博客
02-23 5300
完全硬件实现的忆阻器卷积神经网络 原文标题：Fully hardware-implemented memristor convolutional neural network 作者：Peng Yao.et al. 期刊：Nature 这篇是2020年初清华大学发表在nature上的文章，当时就看见很多媒体报道，也是去年WOS(Web of Science)上忆阻器方面被引次数最多的三篇文章之一(被引45次)。以下只翻译了摘要，后续翻译会更新。 摘要： 忆阻器实现的神经形态计算系统，提供了一种训练神经网络的高
深度神经网络全面概述：从基本概念到实际模型和硬件基础
weixin_30838921的博客
04-04 369
国内镜像：苏轶然-优快云 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1703.09039.pdf 原文地址：机器之心-深度神经网络全面概述：从基本概念到实际模型和硬件基础 目前，包括计算机视觉、语音识别和机器人在内的诸多人工智能应用已广泛使用了深度神经网络（deep neural networks，DNN）。DNN 在很多人工智能任务之中表现出了当前最佳的准确度，...
神经网络的硬件支持: 高性能计算
AI天才研究院
12-25 2123
1.背景介绍 神经网络的硬件支持是一项重要的研究方向，因为随着数据量的增加和计算需求的提高，传统的CPU和GPU在处理大规模神经网络时已经面临瓶颈。为了解决这个问题，研究人员和企业开始关注专门为神经网络设计的硬件，这些硬件可以提高计算效率，降低能耗，并提供更高的性能。 在本文中，我们将讨论神经网络的硬件支持的背景、核心概念、算法原理、具体实例以及未来发展趋势。我们将从以下几个方面进行讨论： ...
深度学习中的卷积神经网络系统设计及硬件实现
10-16
针对目前深度学习中的卷积神经网络（CNN）在CPU平台下训练速度慢、耗时长的问题，采用现场可编程门阵列（FPGA）硬件平台设计并实现了一种深度卷积神经网络系统。该系统采用修正线性单元（ReLU）作为特征输出的激活函数并使用Softmax函数作为输出分类器。利用流水线技术并针对每一层的特征运算进行了并行处理，从而能够在1个系统时钟周期内完成整个CNN中的295次卷积运算。系统最后采用MNIST数据集作为实验样本，实验结果表明，在50 MHz的工作频率下，FPGA的训练用时相较于通用CPU的训练用时提升了8.7倍，经过2 000次迭代后系统识别的准确率为92.42%。
MIT深度神经网络硬件架构设计教程
09-03
MIT EYERISS芯片设计指导教程，基于FPGA/ASIC神经网络设计的干货
如何实现神经网络的FPGA硬件化
weixin_42576186的博客
02-13 731
实现神经网络的FPGA硬件化通常需要以下几个步骤： 理解神经网络：需要对神经网络的原理、结构和实现方法有基本的了解。 选择合适的FPGA开发板：根据自己的需求和预算选择适合的FPGA开发板，以保证硬件的性能和可靠性。 设计神经网络模型：根据需求设计合适的神经网络模型，确定输入和输出的维度，以及每一层神经元的数量。 实现FPGA代码：使用FPGA开发工具(如Vivado)编写FPGA代码，将...
体系结构研究者眼中的神经网络硬件
weixin_34265814的博客
07-15 1470
为什么80%的码农都做不了架构师？>>> ...
神经网络硬件加速器-模型分析
azhgul的专栏
03-14 1573
尽管神经网络中的计算具有很强的可并行性，但是由于受到计算资源和存储资源的限制，往往不能全部同时映射到单个芯片上，因此需要设计一些调度方法将神经网络映射到计算芯片的计算阵列上依次执行。②计算核心充分复用这些输入数据，更新输出缓存中的所有相关的输出部分和；计算过程中不会再有其他对输出缓存的访问，对于剩余的输出特征图计算，会重复上述。对于某个神经网络加速，通常在有限的片外传输带宽限制下，通过高效的数据调度，驱动尽可能多的计算单元，以实现最高的有效。通道的卷积核权重被充分复用，以更新存储在输出缓存中的。
最新组合式模型量化方法，实现FPGA最高硬件利用率，准确率-推理速度达到SOTA...
AI科技大本营
01-18 2951
作者 | 王言治来源 |AI科技大本营（ID:rgznai100）深度神经网络（DNN）在图像、语言处理等领域获得了巨大成功，而如何将这些网络部署在ASIC、FPGA等嵌入式设备仍是热...
深度 | 硬件不给力，如何穷玩深度神经网络？
slamer的专栏
02-08 953
深度学习的力量为其在真实世界的应用创造出了巨大的机会。但深度学习的训练往往需要巨大的计算能力，有时候我们却没法（或没钱）去使用强大的服务器或 NVIDIA 的 Jetson 那样的嵌入式加速平台。假如你需要使用一块树莓派开发板为你家的小院子开发一个目标跟踪器呢？换句话说，如果你需要在没有加速器的 ARM CPU 上运行一个 CNN，你该怎么做？德国 BuddyGuard GmbH 的机器学习工程师...
CNN卷积神经网络加速和实际在硬件中的计算过程
呆呆象呆呆的博客
10-24 1664
卷积神经网络在硬件中的计算过程
HEVC率失真优化量化硬件实现策略
qq_41980178的博客
04-11 594
HEVC率失真优化量化硬件实现 1.基于硬件实现的率失真优化量化 码率控制是实现量化控制的一个重要模块，它确定一个模块的量化步长，在特定编码失真约束下控制编码输出码率。确定量化参数后，就考虑如何量化。通过HDQ给出量化结果，然后考虑系数间的数据依赖，同时考虑编码码率消耗和编码失真，实现系数级精细量化，从而实现SDQ算法的率失真优化。 对于SDQ 的网格搜索，这里采用维特比算法。它主要包含...
PyTorch神经网络的LeNet5量化技术实现
QuanTorch-master是一个专注于PyTorch深度学习框架中的神经网络量化技术的项目。该项目实现了经典的LeNet-5卷积神经网络的量化版本，其中量化过程可以针对网络中的权重和激活进行，以达到减少模型存储空间和运行时...
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