資料介紹
為滿足深度學(xué)習(xí)推理中對不同規(guī)模矩陣乘法的計算需求,提出一種基于 Zynq soc平臺的整數(shù)矩陣乘法加速器。采用基于總線廣播的并行結(jié)構(gòu),充分利用片上數(shù)據(jù)的重用性并最小化中間累加結(jié)果的移動范圍,以降低外部DRAM的訪問需求。通過動態(tài)調(diào)整矩陣分塊的大小,使加速器在計算形狀不規(guī)則的矩陣乘時保持較高效率實驗結(jié)果表明,在 Deep Bench測試基準(zhǔn)下,該加速器可對雙核 ARM Cortex-A9CPU的矩陣乘運算實現(xiàn)8.4倍的加速效果。
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