基于细粒度数据流架构的稀疏神经网络全连接层加速.pdf

本文主要探讨了如何利用细粒度数据流架构来加速稀疏神经网络的全连接层运算，以应对深度神经网络（DNN）在计算复杂性上的挑战。全连接层是DNN的重要组成部分，其大量的权重参数对加速器的带宽要求非常高。为缓解带宽压力，研究者提出了一些DNN压缩算法，但这些方法在FPGA和ASIC等硬件加速器上往往牺牲了通用性，导致对稀疏神经网络的加速变得困难。而GPU虽然具备足够的通用性，但功耗较高。 细粒度数据流架构（Fine-Grained Dataflow Architecture）是一种非传统的冯·诺依曼架构，它在处理像DNN这样的计算密集型算法时展现出高效率和低功耗的优势。这种架构通过优化数据流和计算资源的分配，可以更有效地利用硬件资源，减少数据移动，从而提高运算速度。 文章中，作者可能提出了一个基于细粒度数据流架构的方法，用于优化稀疏神经网络全连接层的计算过程。在稀疏神经网络中，大量权重为零，这为优化提供了可能性。通过利用这种稀疏性，可以减少无效的计算和数据传输，进一步降低带宽需求。这种方法可能包括以下几个方面： 1. **权重存储优化**：针对稀疏权重，设计高效的存储结构，如压缩权重矩阵，减少存储开销并提高访问效率。 2. **计算单元调度**：根据数据流和计算需求，动态调度计算单元，避免空闲，提升并行计算效率。 3. **数据预取与流水线设计**：预测和预加载所需数据，减少等待时间，同时采用流水线技术，使得计算过程连续且无阻塞。 4. **能量效率优化**：通过精细控制硬件资源，减少不必要的功耗，实现低能耗运行。 此外，文章可能还讨论了如何在FPGA或ASIC上实现这种架构，以及与GPU等通用加速器的性能对比，可能还包括实验结果和性能分析，证明了所提出的加速方案在保持高效率的同时，还能保持良好的通用性和适应性。 总结来说，基于细粒度数据流架构的稀疏神经网络全连接层加速策略旨在解决DNN计算复杂性和带宽需求问题，通过优化硬件架构，特别是对于稀疏权重的处理，以提高运算速度和降低功耗，同时保持一定的硬件平台通用性。这对于推动深度学习在资源受限的环境中的应用具有重要意义。