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AI芯片:高性能卷积计算中的数据复用
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深度学习的发展过程中,较高的计算量是制约其应用的因素之一。卷积神经网络中,主要计算为三维的卷积计算(后简称为卷积),现有的主流处理器难以高性能,高效能的完成卷积计算。相比一般的通用计算,卷积计算中存在的大量数据复用以及计算的规则性,在硬件的微架构(后简称为架构)设计和计算优化上有很大的优化空间,由此诞生了众多针对深度学习加速的AI芯片。卷积计算过程可以表示如下
sea-wind
2019-09-11
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