基于BWDSP众核的CNN计算任务划分优化

作者：王改; 郑启龙^*; 邓文齐; 杨江平; 卢茂辉

来源：计算机系统应用, 2019, 28(09): 88-94.

DOI：10.15888/j.cnki.csa.007055

• BWDSP众核架构
• 数据并行
• 卷积神经网络
• 计算任务划分

作为深度学习算法之一的卷积神经网络在多个领域有着重要的应用.因为其网络模型的规模和结构比较复杂,数据量较大,故需要考虑降低其对计算资源的要求.一般地,对于大数据量的计算任务,需要使用数据并行的方法进行任务的划分计算,而仅使用数据并行而对计算的任务的特点不加以结合,其数据传输量较高.因此需要通过对CNN网络结构及其计算特性的分析,设计合理的计算任务划分策略,减少数据的传输量.本文首先介绍了深度学习加速器中对计算任务的优化处理,接着介绍BWDSP的众核深度学习加速器的体系架构,并设计计算划分策略,基于VGGNet-16网络模型进行实验对比分析.实验结果表明该优化算法可以显著的提高数据传输的性能,降低数据的传输量.

• 单位
  中国科学技术大学