基于移位量化操作的全定点卷积计算方法、系统及设备 | |
尹志刚; 张鹏 | |
2021 | |
著作权人 | 中国科学院自动化研究所 |
专利号 | 202110315588X |
国家 | 中国 |
文献子类 | 发明专利 |
英文摘要 | 随着深度学习技术的不断发展,以卷积神经网络为代表的一系列模型在图像分类、目标检测等领域取得了良好的效果,并在生活中得到了广泛应用。但目前的卷积运算通常为浮点运算,在模型设计越来越复杂的情况下,浮点计算所带来的内存占用和时间消耗都非常巨大,难以在嵌入式设备上进行部署,因此通常需要将浮点运算量化为定点运算,以提高网络前向推理的效率。 现有的量化方法虽然将权值量化为定点数,但在前向推理过程中仍然涉及部分浮点运算,这会给嵌入式设备带来一定的性能损耗,另外,现有量化方法通常对每层卷积的多个通道分别进行量化,导致每一层需要多个量化参数,这会增加嵌入式设备尤其是FPGA设备调度的复杂性。因此,设计一种更为简洁的全定点卷积计算方法尤为必要。 |
申请日期 | 2021 |
语种 | 中文 |
状态 | 申请中 |
内容类型 | 专利 |
源URL | [http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/45012] ![]() |
专题 | 国家专用集成电路设计工程技术研究中心_前瞻芯片研制与测试 |
作者单位 | 中国科学院自动化研究所 |
推荐引用方式 GB/T 7714 | 尹志刚,张鹏. 基于移位量化操作的全定点卷积计算方法、系统及设备. 202110315588X. 2021-01-01. |
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