0
  • 聊天消息
  • 系统消息
  • 评论与回复
登录后你可以
  • 下载海量资料
  • 学习在线课程
  • 观看技术视频
  • 写文章/发帖/加入社区
会员中心
创作中心

完善资料让更多小伙伴认识你,还能领取20积分哦,立即完善>

3天内不再提示

独特的方式操纵SRAM单元以处理深度学习任务

ss 来源:宇芯电子 作者:宇芯电子 2020-09-19 09:15 次阅读

一种新颖的深度学习加速器。专用单元定义了一个SRAM,该单元可以处理矩阵乘法,量化,存储以及推理处理器所需的其他工作。

在Spice仿真中,当使用8位整数数学识别手写数字时,该设计可提供100兆次操作/秒/瓦(TOPS / W)。它的计算密度可以击败Google的TPU一个数量级。

该设计是使用内存中计算方法的加速器产品线中最新的一种。设计使用40纳米NOR闪存单元的深度学习处理器,其目标是为监视摄像机等设备使用低功耗芯片

设计时使用了很少的模拟电路,因此可以扩展到精细的工艺节点。它可能成为低功耗处理器中引擎(从边缘到云)的引擎。

独特的方式操纵SRAM单元以处理深度学习任务

这个设计使用户可以为从权重到神经网络层甚至单个神经元的所有内容创建自定义参数。这种灵活性可以使将来设计用于训练处理器的设计成为可能。但是尚无用于对该设计进行编程的软件堆栈,可能会在以后解决或留给将来的客户使用。

声明:本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人,不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用,如有内容侵权或者其他违规问题,请联系本站处理。 举报投诉
  • AI
    AI
    +关注

    关注

    87

    文章

    29780

    浏览量

    268064
  • SPICE
    +关注

    关注

    5

    文章

    180

    浏览量

    42472
收藏 人收藏

    评论

    相关推荐

    Pytorch深度学习训练的方法

    掌握这 17 种方法,用最省力的方式,加速你的 Pytorch 深度学习训练。
    的头像 发表于 10-28 14:05 115次阅读
    Pytorch<b class='flag-5'>深度</b><b class='flag-5'>学习</b>训练的方法

    GPU深度学习应用案例

    能力,可以显著提高图像识别模型的训练速度和准确性。例如,在人脸识别、自动驾驶等领域,GPU被广泛应用于加速深度学习模型的训练和推理过程。 二、自然语言处理 自然语言处理(NLP)是
    的头像 发表于 10-27 11:13 278次阅读

    深度学习GPU加速效果如何

    图形处理器(GPU)凭借其强大的并行计算能力,成为加速深度学习任务的理想选择。
    的头像 发表于 10-17 10:07 135次阅读

    FPGA做深度学习能走多远?

    。FPGA的优势就是可编程可配置,逻辑资源多,功耗低,而且赛灵思等都在极力推广。不知道用FPGA做深度学习未来会怎样发展,能走多远,你怎么看。 A:FPGA 在深度学习领域具有
    发表于 09-27 20:53

    深度学习中反卷积的原理和应用

    像分割、图像重建和生成对抗网络(GANs)等,反卷积展现出了其独特的优势和广泛的应用前景。本文将详细探讨深度学习中的反卷积技术,包括其定义、原理、实现方式、应用场景以及与其他上采样方法
    的头像 发表于 07-14 10:22 1221次阅读

    深度学习中的时间序列分类方法

    时间序列分类(Time Series Classification, TSC)是机器学习深度学习领域的重要任务之一,广泛应用于人体活动识别、系统监测、金融预测、医疗诊断等多个领域。随
    的头像 发表于 07-09 15:54 644次阅读

    深度学习在视觉检测中的应用

    深度学习是机器学习领域中的一个重要分支,其核心在于通过构建具有多层次的神经网络模型,使计算机能够从大量数据中自动学习并提取特征,进而实现对复杂任务
    的头像 发表于 07-08 10:27 576次阅读

    人工智能、机器学习深度学习是什么

    在科技日新月异的今天,人工智能(Artificial Intelligence, AI)、机器学习(Machine Learning, ML)和深度学习(Deep Learning, DL)已成为
    的头像 发表于 07-03 18:22 1002次阅读

    深度学习与卷积神经网络的应用

    到自然语言处理深度学习和CNN正逐步改变着我们的生活方式。本文将深入探讨深度学习与卷积神经网络
    的头像 发表于 07-02 18:19 740次阅读

    TensorFlow与PyTorch深度学习框架的比较与选择

    学习框架,它们各自拥有独特的特点和优势。本文将从背景介绍、核心特性、操作步骤、性能对比以及选择指南等方面对TensorFlow和PyTorch进行详细比较,帮助读者了解这两个框架的优缺点,并选择最适合自己需求的框架。
    的头像 发表于 07-02 14:04 835次阅读

    深度学习与传统机器学习的对比

    在人工智能的浪潮中,机器学习深度学习无疑是两大核心驱动力。它们各自以其独特方式推动着技术的进步,为众多领域带来了革命性的变化。然而,尽管
    的头像 发表于 07-01 11:40 1094次阅读

    目前主流的深度学习算法模型和应用案例

    深度学习在科学计算中获得了广泛的普及,其算法被广泛用于解决复杂问题的行业。所有深度学习算法都使用不同类型的神经网络来执行特定任务
    的头像 发表于 01-03 10:28 1646次阅读
    目前主流的<b class='flag-5'>深度</b><b class='flag-5'>学习</b>算法模型和应用案例

    什么是超材料?操纵光的超材料设计和制造

    超材料是一种具有独特性能的人工工程材料,它们被设计用于不同于传统材料的方式与电磁波相互作用。超材料最有前途的应用之一是对光的操纵,对其行为提供前所未有的控制。
    的头像 发表于 12-28 13:53 1152次阅读

    深度学习如何训练出好的模型

    算法工程、数据派THU深度学习在近年来得到了广泛的应用,从图像识别、语音识别到自然语言处理等领域都有了卓越的表现。但是,要训练出一个高效准确的深度
    的头像 发表于 12-07 12:38 1029次阅读
    <b class='flag-5'>深度</b><b class='flag-5'>学习</b>如何训练出好的模型

    GPU在深度学习中的应用与优势

    学习中究竟担当了什么样的角色?又有哪些优势呢?一、GPU加速深度学习训练并行处理GPU的核心理念在于并行处理。在
    的头像 发表于 12-06 08:27 1187次阅读
    GPU在<b class='flag-5'>深度</b><b class='flag-5'>学习</b>中的应用与优势