技术标签: pr
Chen Y , Chen T , Xu Z , et al.
DianNao Family: Energy-Efficient Hardware Accelerators for Machine Learning[J].
Communications of the Acm, 2016, 59(11):105-112
The original version of this paper is entitled “DianNao: A
Small-Footprint, High-Throughput Accelerator for Ubiq-
uitous Machine Learning” and was published in Proceed-
ings of the International Conference on Architectural Support
for Programming Languages and Operating Systems (ASPLOS)
49, 4 (March 2014), ACM, New York, NY, 269–284.
While efficient implementation of computational primitives is a first and important step with promising results,
inefficient memory transfers can potentially void the throughput, energy, or cost advantages of accelerators, that is, an
Amdahl’s law effect, and thus, they should become a first-
order concern, just like in processors, rather than an element
factored in accelerator design on a second step.
Unlike in processors though, one can factor in the specific nature of
memory transfers in target algorithms, just like it is done for accelerating computations.
This is especially important in the domain of ML where there is a clear trend towards scaling up the size of learning models in order to achieve better accuracy and more functionality. 16, 24
NBin是存放输入神经元
SB是存放突触的权重的
这个NBout是存放输出神经元
我觉得图示的可以这样理解:2个输入神经元,2个突触,将这2个对应乘起来,输出是1个神经元啊。但是我的这个NFU牛逼啊,他可以一次性求两个输出神经元。
这个NFU对 T i T_i Ti个输入和突触运算,得到 T n T_n Tn个输出神经元,突触不是应该是 T i × T n T_i\times T_n Ti×Tn个吗??,
如果是分类层或者卷积的话的话,那就是简单的突触 × \times × 输入,然后加起来,求sigmoid。这个我能理解哦,这种情况不就是卷积吗。
如果是分类层,那么输入就是
要啥移位啊??
N n N_n Nn个输出, N i N_i Ni个输入,sypase应该是 N n × N i N_n\times N_i Nn×Ni大小,用这个矩阵 × N i \times N_i ×Ni即可得到结果啊
for(int n=0;n<Nn;n++)
sum[n]=0;
for(int n=0;n<Nn;n++) //输出神经元
for(int i=0;i<Ni;i++) //输入神经元
sum[n]+=synapse[n][i]*neuron[i];
for(int n=0;n<Nn;n++)
neuron[n]=Sigmoid(sum[n]);
for(int nnn=0;nnn<Nn;nnn+=Tnn){
//tiling for output 神经元
//第一个for循环准备扔出去Tnn个输出
for(int iii=0;iii<Ni;iii+=Tii){
//tiling for input 神经元
//第二个for循环准备扔进来Tii个输入
//下面就这两个东西动手
for(int nn=nnn;nn<nnn+Tnn;nn+=Tn){
//第三个for循环觉得觉得Tnn还是太大了,继续拆
//大小是Tn
//那么我们对每一个Tnn块!(开始位置是nn哦!!)
//我们如下求解
///
for(int n=nn;n<nn+Tn;n++)
//第一步把中间结果全部搞成零!
sum[n]=0;
//为求sum[n],sum[n]=synapse的第n行乘neuron的全部啊!
for(int ii=iii;ii<iii+Tii;ii+=Ti)
//上面的for是对Ti进行拆
for(int n=nn;n<nn+Tn;n++)
for(int i=ii;i<ii+Ti;i++)
sum[n]+=synapse[n][i]*neuron[i];
for(int nn=nnn;nn<nnn+Tnn;nn+=Tn)
neuron[n]=sigmoid(sum[n]);
///
} } }
for (int nnn = 0; nnn < Nn; nnn += Tnn) {
for (int nn = nnn; nn < nnn + Tnn; nn += Tn) {
for (int n = nn; n < nn + Tn; n++)
sum[n] = 0;
for (int iii = 0; iii < Ni; iii += Tii) {
for (int ii = iii; ii < iii + Tii; ii += Ti)
for (int n = nn; n < nn + Tn; n++)
for (int i = ii; i < ii + Ti; i++)
sum[n] += synapse[n][i] * neuron[i];
}
for (int n = nn; n < nn + Tn; n++)
printf("s%ds ", sum[n]);
}
}
for (int index = 0; index < Nn; index++)
printf("%d ", sum[index]);
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