论文阅读笔记2:Eyeriss2150fpga基于shiftram的卷积实现2087分类专栏python41篇笔记18篇c/c++19篇FPGA35篇算法22篇论文阅读8篇最新评论systemverilog实现矩阵乘法yong_zi:博主，能不能推荐下学习SystemVerilog的资料啊...
Eyeriss通过在具有168个处理元素的空间架构上使用建议的处理数据流（称为行固定（RS））来实现这些目标。Eyeriss的主要特点如下。1）一种空间体系结构，使用168个处理元素（PE）的数组来创建一个四级内存层次结构。数据移动可以利用低成本级别，
题目：Eyeriss:AnEnergy-EfficientReconfigurableAcceleratorforDeepConvolutionalNeuralNetworks.时间：2016.会议：ISSCC.研究机构：MIT/NVIDIA.本篇论文的accelerator能耗很低，最后实现Alexnet，主要技术有.spatialarray，NoC，数据复用.数据压缩：游程编码.zerosskipping/gating.权重从左往...
Eyerissv2的架构以下是来自于论文中的架构详细介绍：它由以8×2阵列排列的16个PE群集和16个GLB群集组成。每个PE群集包含以3×4阵列排列的12个PE。每个GLB群集的容量为12KB，由针对不同数据类型存储的SRAM组成：iacts具有三个存储区...
Eyerissv1+v2论文04-01压缩包里面包含：Eyerissv1版本：Eyeriss-AnEnergy-EfficientReconfigurableAcceleratorforDeepConvolutionalNeuralNetworksEyerissv2版本（基于v1的升级版）：Eyerissv2:AFlexibleandHigh-PerformanceAcceleratorfor...
论文之后还推导了当图像大于PE矩阵容量时如何进行切分和合并，这些细节就不一一描述，有兴趣可以去看原始论文。总结一下，eyeriss主要在能效方面，通过PE的一维运算模式和多种网络数据发送模式，提供了更好的数据复用来降低CNN模型的功耗，提高单位算力的能效比。
论文之后还推导了当图像大于PE矩阵容量时如何进行切分和合并，这些细节就不一一描述，有兴趣可以去看原始论文。总结一下，eyeriss主要在能效方面，通过PE的一维运算模式和多种网络数据发送模式，提供了更好的数据复用来降低CNN模型的功耗，提高单位算力的能效比。
上图是Eyeriss的顶层设计架构。从虚线部分左右来看，其具有两个时钟域，用FIFO进行异步通信。链接时钟：负责与片外的DRAM进行通信，64bit核心时钟：负责左侧处理单元的时钟核心时钟域包含12×14矩形的共计168个PE运算单元，108kB的GLB，RLC模块和ReLU模块。
Eyeriss论文中说这个操作是在一个PE中完成的，也就是说，做此操作的一个PE里面暂存的数据有：D矩阵的一行和W矩阵的一行，在本次例子里是[01，02，03，04，05，06]和[50，51，52]。logicalPEset（逻辑PE集）
论文之后还推导了当图像大于PE矩阵容量时如何进行切分和合并，这些细节就不一一描述，有兴趣可以去看原始论文。总结一下，eyeriss主要在能效方面，通过PE的一维运算模式和多种网络数据发送模式，提供了更好的数据复用来降低CNN模型的功耗，提高单位算力的能效比。
作者为了缓解这个问题,提出了一个名为Eyeriss的加速器,它极大的优化了整个系统的能效,并且具有可重构特性,能适应多种形状、大小的卷积运算。在加速器中,作者采用了rowstationary(RS...
Eyeriss是一种高能效、可重配置的神经网络加速器,有两篇相关的文章[1][2]。针对当时深度神经网络面临的问题:数据搬运带来的时间和能耗开销大,作者提出了两种方法,RS(rowstationary)...
Eyeriss:AnEnergy-EfficientReconfigurableAcceleratorforDeepConvolutionalNeuralNetworksEyeriss:适用于深度卷积神经网络的节能型可重构加速器论文地址:https://people...
压缩包里面包含:Eyerissv1版本:Eyeriss-AnEnergy-EfficientReconfigurableAcceleratorforDeepConvolutionalNeuralNetworksEyerissv2版本(基于v1的升级版):Eyerissv2:A...
题目:Eyeriss:AnEnergy-EfficientReconfigurableAcceleratorforDeepConvolutionalNeuralNetworks时间:2016会议:ISSCC研究机构:MIT/NVIDIA本篇论文的accelerator能耗很...
Eyerissv1+v2论文压缩包里面包含:Eyerissv1版本:Eyeriss-AnEnergy-EfficientReconfigurableAcceleratorforDeepConvolutionalNeuralNetworksEyer...
不过麻省理工学院研发的Eyeriss芯片,却将能耗减少到了1/10,从而为在其在智能机上的应用打开了新的可能。昨天,一支MIT研究人员团队向大家介绍了一款新型计算机芯...
"Eyeriss:Anenergy-efficientreconfigurableacceleratorfordeepconvolutionalneuralnetworks."IEEEJournalofSolid-StateCircuits52.1(2017):127-138.Chen,...
eyeriss项目组的深度学习加速器的总结,里面现将卷积神经网络的软件架构,后面总结别人的加速器架构,以及eyeriss项目组用的方法,最后是可改进的地方DNNCNN加速...
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