【摘 要】
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为提高循环神经网络(RNN)推理速度,分析了循环神经网络(RNN)在CPU的运行时间瓶颈、输入向量稀疏性和参数规模.设计RNN加速器核实现矩阵-稀疏向量乘并行计算,并同时将多个输入
【基金项目】
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国家重点研发计划(2016YFA0201804)
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为提高循环神经网络(RNN)推理速度,分析了循环神经网络(RNN)在CPU的运行时间瓶颈、输入向量稀疏性和参数规模.设计RNN加速器核实现矩阵-稀疏向量乘并行计算,并同时将多个输入向量完整存储于片上SRAM,以复用部分权重从而降低DDR带宽需求.通过Verilog HDL对RNN加速器核进行RTL描述,并搭建仿真环境,将语音识别算法DeepSpeech2的网络参数输入RNN加速器核进行功能仿真.基于FPGA,将MicroBlaze处理器与RNN加速器核搭建SoC,由MicroBlaze实现激活函数、向量逐
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ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清华大学发明人:隋森芳文摘:本发明属于生物技
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