基于可重构阵列的CNN数据量化方法
CNN data quantization method based on reconfigurable array
西安科技大学 a. 通信与信息工程学院; b. 计算机科学与技术学院; c. 电气与控制工程学院, 西安 710600
摘要
针对卷积神经网络（CNN）模型中大量卷积操作，导致网络规模大幅增加，从而无法部署到嵌入式硬件平台，以及不同粒度数据与底层硬件结构不协调导致计算效率低的问题，基于项目组开发的可重构阵列处理器，面向支持多种位宽的运算单元，通过软硬件协同和可重构计算方法，采用KL（Kullback-Leibler）散度自定义量化阈值和随机取整进行截断处理的方式，寻找参数定长的最佳基点位置，设计支持多种计算粒度并行操作的指令及其卷积映射方案，并以此实现三种不同位宽的动态数据量化。实验结果表明，将权值与特征图分别量化到8 bit可以在准确率损失2%的情况下将模型压缩为原来的50%左右；将测试图像量化到三种位宽下进行硬件测试的加速比分别达到1.012、1.273和1.556，最高可缩短35.7%的执行时间和降低56.2%的访存次数，同时仅带来不足1%的相对误差，说明该方法可以在三种量化位宽下实现高效率的神经网络计算，进而达到硬件加速和模型压缩的目的。
基金项目
科技创新2030-“新一代人工智能”重大项目(2022ZD0119005)
国家自然科学基金重点资助项目(61834005)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.07.0378
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2024年第41卷 第4期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 1070-1076
文章编号: 1001-3695(2024)04-017-1070-07
发布历史
[2023-11-03] 优先出版
[2024-04-05] 印刷出版
引用本文
朱家扬, 蒋林, 李远成, 等. 基于可重构阵列的CNN数据量化方法 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (4): 1070-1076. (Zhu Jiayang, Jiang Lin, Li Yuancheng, et al. CNN data quantization method based on reconfigurable array [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (4): 1070-1076. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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