基于RISC-V的卷积神经网络专用指令集处理器

• 作者: 廖汉松 吴朝晖 李斌
• 来源期刊: 计算机工程
• 关键词: RISC-V指令集 卷积神经网络 领域专用架构 专用指令集处理器 硬件加速
• 年，卷（期）: 2021,（7）
• 所属期刊栏目: 体系结构与软件技术|Computer Architecture and Software Technology
• 页码范围: 196-204
• 页数: 9页
• 分类号: TP332
• 语种: 中文
• DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0058371

摘要

针对x86和ARM商用架构CPU因专利、授权导致定制成本过高和灵活性不够的问题,面向物联网领域提出一种基于RISC-V开源指令集的卷积神经网络(CNN)专用指令集处理器.通过自定义拓展指令调用加速器对轻量化CNN中的卷积和池化操作进行加速,提高终端设备能效.在此过程中,配置CNN各层信息控制加速器进行分组运算,以适应不同大小的输入数据,同时调整加速器的数据通路,对耗时操作进行单独或结合运算,以适应不同的轻量化网络.FPGA平台验证结果表明,该处理器在100 MHz工作频率下推理SqueezeNet网络,耗时约40.89 ms,功耗为1.966W,较手机处理器单核计算速度更快,与AMD Ryzen7 3700X、NVIDIA RTX2070 Super和Qualcomm Snapdragon 835平台相比,其消耗资源少、功耗低,在性能功耗比上也具有优势.