基于浮柵器件的低位寬卷積神經網絡研究
所屬分類:技術論文
上傳者:zhoubin333
文檔大小:450 K
標簽: 卷積神經網絡 量化 存算一體
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文檔介紹:浮柵器件(Flash)能夠將存儲和計算的特性相結合,實現存算一體化,但是單個浮柵單元最多只能存儲位寬為4 bit的數據。面向Nor Flash,研究了卷積神經網絡參數的低位寬量化,對經典的AlexNet、VGGNet以及ResNet通過量化感知訓練。采用非對稱量化,將模型參數從32位浮點數量化至4位定點數,模型大小變為原來的1/8,針對Cifar10數據集,4位量化模型的準確率相對于全精度網絡僅下降不到2%。最后將量化完成的卷積神經網絡模型使用Nor Flash陣列加速。Hspice仿真結果表明,相對于全精度模型,部署在Nor Flash陣列中的量化模型精度僅下降2.25%,驗證了卷積神經網絡部署在Nor Flash上的可行性。
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