【摘 要】
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目前,基于各种神经网络算法的智能设备应用渗透到各行各业,这需要巨大的计算量与存储量作为支撑,而提供神经网络边缘计算的硬件平台资源却往往是有限的。一方面,神经网络中的卷积运算较为复杂,单次识别就需要数百亿的计算量以及数百兆字节的参数存储量,占总计算量的90%以上;另一方面,现有的神经网络边缘计算处理器大多基于CMOS工艺与冯·诺依曼架构,内存和计算单元之间的大量数据移动带来了高能耗和高延时问题,同时
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目前,基于各种神经网络算法的智能设备应用渗透到各行各业,这需要巨大的计算量与存储量作为支撑,而提供神经网络边缘计算的硬件平台资源却往往是有限的。一方面,神经网络中的卷积运算较为复杂,单次识别就需要数百亿的计算量以及数百兆字节的参数存储量,占总计算量的90%以上;另一方面,现有的神经网络边缘计算处理器大多基于CMOS工艺与冯·诺依曼架构,内存和计算单元之间的大量数据移动带来了高能耗和高延时问题,同时面临制造工艺的物理极限。新型电阻式随机存取存储器RRAM可以在存储数据的同时完成卷积过程的基本乘积和计算,具有与CMOS工艺兼容的高集成度和非易失性,为解决这一问题提供了硬件实现基础。基于上述背景,本文设计了一个2T2R-RRAM存储计算卷积宏,整个处理单元由RRAM存储阵列和外围电路组成:9×8个具有2T2R结构的位单元交叉相连构成RRAM存储阵列,字线信号生成模块WL、位线信号生成模块BL以及相对应的源线信号生成模块SL构成外围电路。该处理单元可在两种模式下操作:存储记忆模式用于存储卷积权重,存储计算模式用于卷积计算操作。2T2R-RRAM存储计算卷积宏可以完成本文定制的卷积神经网络的卷积层中的卷积运算,最终实现利用八个3×3卷积核对输入矩阵进行特征提取。基于cadence和FPGA等工具,本文在最终测试中实现了50 ns的乘积和计算时间,在MNIST数据库上的准确度为96.96%,峰值能量效率为58.82 TOPS/W,与之前的工作相比实现了较高的硬件计算精度、较高的读取/计算速度和较低的功耗。
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