【摘 要】
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神经网络在嵌入式端的应用日益广泛,为满足嵌入式端低功耗,低延迟等特点,通常的解决方案是针对长短记忆序列LSTM模型(Long-Short Term Memory)进行压缩,并定制专用的硬件加速
【基金项目】
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国家自然科学基金(61376075)
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神经网络在嵌入式端的应用日益广泛,为满足嵌入式端低功耗,低延迟等特点,通常的解决方案是针对长短记忆序列LSTM模型(Long-Short Term Memory)进行压缩,并定制专用的硬件加速器.当LSTM模型经过剪枝等压缩操作后,其网络模型将变得稀疏且不规则,会给PE(Process Element)运算单元带来负载不均衡的问题.通过排序的方法,将权重矩阵按一定的规则重新分发给各个PE单元,并在此基础上针对稀疏化的模型定制专用的硬件单元.在赛灵思zynq系列XCZU9EG.2FFVB1156E开发板上进
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