Отрывок: Этот факт является важным, так как на физической плате частота процес- сорного ядра увеличится в ~ 20 раз, а частота работы модуля NVDLA всего лишь в ~ 1,5 раза, и за счет это- го время работы ядра сократится более существенно, чем время работы NVDLA. Табл. 1. Использование ресурсов ПЛИС Xilinx Virtex UltraScale+ VU9P при изготовлении полностью аппаратно ускоренного симулятора NVDLA на базе ядра RISC-V Использованные ресурсы Доступные ресурсы % использования LUT 78...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorНоскова, Е.С.-
dc.contributor.authorЗахаров, И.Е.-
dc.contributor.authorШкандыбин, Ю.Н.-
dc.contributor.authorРыкованов, С.Г.-
dc.date.accessioned2022-03-10 15:35:54-
dc.date.available2022-03-10 15:35:54-
dc.date.issued2022-01-
dc.identifierDspace\SGAU\20220305\96078ru
dc.identifier.citationНоскова, Е.С. Повышение энергоэффективности нейросетевых вычислений с использованием NVDLA на ПЛИС/ Е.С. Носкова, И.Е. Захаров, Ю.Н. Шкандыбин, С.Г. Рыкованов // Компьютерная оптика. – 2022. – Т. 46, № 1. – С. 160-166. – DOI: 10.18287/2412-6179-CO-914.ru
dc.identifier.uri10.18287/2412-6179-CO-914-
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/handle/Zhurnal-Komputernaya-optika/Povyshenie-energoeffektivnosti-neirosetevyh-vychislenii-s-ispolzovaniem-NVDLA-na-PLIS-96078-
dc.description.abstractНа сегодняшний день актуальна проблема создания высокопроизводительных и энергоэффективных аппаратных платформ для решения задач искусственного интеллекта. Популярным решением этой проблемы является использование ускорителей глубокого обучения для запуска нейросетей, таких как графические процессорные устройства и тензорные процессорные устройства. Компания NVIDIA предлагает программный комплекс NVDLA, позволяющий конструировать нейросетевые ускорители на базе открытого исходного кода. Данная статья описывает полный цикл создания прототипа ускорителя NVDLA на ПЛИС, а также тестирование полученного решения путем запуска на нем нейронной сети Resnet-50. В завершение предоставляется оценка производительности и энергопотребления прототипа NVDLA ускорителя относительно GPU и CPU, результаты которой показывают превосходство NVDLA по многим характеристикам.ru
dc.language.isorusru
dc.publisherСамарский национальный исследовательский университетru
dc.relation.ispartofseries46;1-
dc.subjectNVDLA, ПЛИС, inference, нейросетевые ускорителиru
dc.titleПовышение энергоэффективности нейросетевых вычислений с использованием NVDLA на ПЛИСru
dc.title.alternativeTowards energy-efficient neural network calculationsru
dc.typeArticleru
dc.textpartЭтот факт является важным, так как на физической плате частота процес- сорного ядра увеличится в ~ 20 раз, а частота работы модуля NVDLA всего лишь в ~ 1,5 раза, и за счет это- го время работы ядра сократится более существенно, чем время работы NVDLA. Табл. 1. Использование ресурсов ПЛИС Xilinx Virtex UltraScale+ VU9P при изготовлении полностью аппаратно ускоренного симулятора NVDLA на базе ядра RISC-V Использованные ресурсы Доступные ресурсы % использования LUT 78...-
dc.classindex.scsti50.33.04-
Располагается в коллекциях: Журнал "Компьютерная оптика"

Файлы этого ресурса:
Файл Описание Размер Формат  
18 Носкова-Захаров-Рыкованов_SV(Pics)-KI-Lit-JuN-MI-MA-JuN2.pdf881.93 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать базовое описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.