發明
中華民國
111104810
I 797985
卷積運算的執行方法
國立成功大學
2023/04/01
我們實驗室的加速器,是針對物件辨識的演算法所設計,主要在實現卷積神經網路的推論。在硬體運算的部分利用平行運算來加速,然而因為做邊緣運算的硬體限制,需要更有效率地利用資料,如何重複利用資料是我們加速器設計的重點之一。另一部份,為了減少資料量和提升運算速度,會對資料做量化,量化後的資料勢必會犧牲一些運算結果的精確度。如何在犧牲精確度和提升速度上取得平衡,也是我們考慮的課題之一。
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