【摘 要】
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深度神经网络(deep neural network,DNN)是目前最先进的图像识别算法,被广泛应用于人脸识别、图像识别、文字识别等领域.DNN具有极高的计算复杂性,为解决这个问题,近年来涌出
【机 构】
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计算机体系结构国家重点实验室（中国科学院计算技术研究所）,中国科学院大学
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2018YFB1003501);国家自然科学基金项目(61732018,61872335,61802367);中国科学院国际伙伴计划(171111KYSB20170032);计算机体系结构国家重点实验室创新项目(CARCH3303,CARCH3407,CARCH3502,CARCH3505)~~
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深度神经网络(deep neural network,DNN)是目前最先进的图像识别算法,被广泛应用于人脸识别、图像识别、文字识别等领域.DNN具有极高的计算复杂性,为解决这个问题,近年来涌出了大量可以并行运算神经网络的硬件加速器.但是,DNN中的全连接层有大量的权重参数,对加速器的带宽提出了很高的要求.为了减轻加速器的带宽压力,一些DNN压缩算法被提出.然而基于FPGA和ASIC的DNN专用加速器,通常是通过牺牲硬件的灵活性获得更高的加速比和更低的能耗,很难实现稀疏神经网络的加速.而另一类基于CPU,G
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