【摘 要】
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浮栅器件(Flash)能够将存储和计算的特性相结合,实现存算一体化,但是单个浮栅单元最多只能存储位宽为4 bit的数据。面向Nor Flash,研究了卷积神经网络参数的低位宽量化,对经
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浮栅器件(Flash)能够将存储和计算的特性相结合,实现存算一体化,但是单个浮栅单元最多只能存储位宽为4 bit的数据。面向Nor Flash,研究了卷积神经网络参数的低位宽量化,对经典的AlexNet、VGGNet以及ResNet通过量化感知训练。采用非对称量化,将模型参数从32位浮点数量化至4位定点数,模型大小变为原来的1/8,针对Cifar10数据集,4位量化模型的准确率相对于全精度网络仅下降不到2%。最后将量化完成的卷积神经网络模型使用Nor Flash阵列加速。Hspice仿真结果表明,相对于全
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