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基于忆阻器阵列的混合精度卷积网络部署优化

成宇 邢恒拓 韩芳

成宇, 邢恒拓, 韩芳. 基于忆阻器阵列的混合精度卷积网络部署优化[J]. 微电子学与计算机. doi: 10.19304/J.ISSN1000-7180.2021.1205
引用本文: 成宇, 邢恒拓, 韩芳. 基于忆阻器阵列的混合精度卷积网络部署优化[J]. 微电子学与计算机. doi: 10.19304/J.ISSN1000-7180.2021.1205
Mixed-precision Optimization Strategy for Deploying Convolutional Network Based on Memristor Arrays[J]. Microelectronics & Computer. doi: 10.19304/J.ISSN1000-7180.2021.1205
Citation: Mixed-precision Optimization Strategy for Deploying Convolutional Network Based on Memristor Arrays[J]. Microelectronics & Computer. doi: 10.19304/J.ISSN1000-7180.2021.1205

基于忆阻器阵列的混合精度卷积网络部署优化

doi: 10.19304/J.ISSN1000-7180.2021.1205

Mixed-precision Optimization Strategy for Deploying Convolutional Network Based on Memristor Arrays

  • 摘要: 忆阻器阵列有望满足边缘智能对功耗、存储密度、计算时间等的要求,但在目前忆阻器阵列资源有限的前提下,很难部署网络模型。为了解决这个问题,提出了同时使用单忆阻器和双忆阻器混合精度部署卷积网络的方法,可以较好地平衡网络性能和资源。为避免人为设定混合精度部署方案的偶然性,进一步提出了一种基于粒子群算法的细粒度混合精度网络部署优化策略,可对网络参数重要性进行区分;为保证解的合理性,同时采用网络性能和忆阻器数量作为适应度值;为加快搜索速度,在计算适应度值前加了一个混合比例约束。此外,与其他优化算法性能进行了对比,并讨论了算法搜索复杂度。实验表明,对于4值忆阻器,优化后部署方案的准确率可比人为设定部署方案高出33%。这项工作有望为边缘智能提供一种友好可行的非冯诺伊曼硬件解决方案。

     

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出版历程
  • 收稿日期:  2021-10-31
  • 录用日期:  2021-11-22
  • 修回日期:  2021-11-19
  • 网络出版日期:  2021-12-13

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