November 7, 2018

东芝存储器株式会社成功开发出用于深度学习处理器的高速、高能效算法和硬件架构

东京–(BUSINESS WIRE)–(美国商业资讯)–存储器解决方案全球领导者东芝存储器株式会社(Toshiba Memory Corporation)今日宣布成功开发出用于深度学习处理的高速、高能效算法和硬件架构,可减小识别准确度的下降幅度。该款用于在FPGA[1]上实现深度学习的新处理器的能源效率是传统产品的4倍。这一技术成果于11月6日在台湾举行的2018年IEEE亚洲固态电路会议(A-SSCC 2018)上公诸于众。 深度学习计算通常需要大量的乘积累加(MAC)操作,因此带来了计算时间长、能耗高等问题。尽管已经提出了一系列可减少表示参数(位精度)的位数的技术来减少总计算量,而且其中的一种算法可将位精度降至一两位,但是这些技术同时又带来了识别准确度下降的问题。东芝存储器株式会社所开发的新算法可优化每层神经网络中各个筛选器[2]MAC操作的位精度,减少MAC操作。使用新算法可以减少MAC操作,减小识别准确度的下降幅度。 此外,东芝存储器株式会社成功开发出一种名为位并行方法的新硬件架构,适合于不同位精度的MAC操作。该方法将各种不同的位精度逐一划分为一位并且可在无数MAC单


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