基於RISC-V架構之脈動陣列一維卷積運算研究

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2022

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現有Edge端裝置由於產品定位原因,多數運算能力不足以應付AI模型應用程式,也因此裝置搭配硬體AI加速器,來使其足夠運算AI模型的方式成為此困境的解決方法之一。本論文研究基於RISC-V架構下的硬體AI加速器平台Gemmini,透過RISC-V中的custom指令為基礎,設計可利用加速器進行運算的一維卷積運算程式,使得此加速器平台能廣泛應用於類神經網路中。本論文將設計的程式執行於包含Gemmini平台的FPGA上,以Clock Cycles作為運算速度依據,比較模型運算時使用加速器與否的差別,以及直接使用Gemmini,與重排資料後再使用Gemmini執行一維卷積運算的速度差距,藉由此兩種比較,驗證Gemmini的加速效果及直接使用其運算1-D CNN的可行性。
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深度學習加速器, 一維卷積運算, Gemmini, RISC-V, Systolic Array

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