面向CNN加速器的一种建模与优化设计方法研究

摘要

本文提出了一种卷积神经网络(CNN)加速器性能与能耗通用评估模型(CNNGModel)。CNNGModel通过CNN加速器中不同结构的具体设计,可以估计该加速器处理不同任务时需要的时间与能耗。在硬件工程师使用硬件描述语言实现该加速器前,通过CNNGModel可以提前判断当前CNN加速器的设计是否符合应用需求,从而减少后续不必要的工作量。在实验部分,首先设计并实现了3个CNN加速器;其次分析对比CNNGModel、模拟器VTA以及仿真综合3种方式得到的每个加速器在处理不同CNN时的多项结果,其中对于处理时间的估计,CNNGModel与仿真综合的差距低至3.0%,对于功率,差距则低至6.5%;最后依据CNNGModel,从能耗和性能两方面给出了多项CNN加速器优化策略。