Multiple Algorithms Against Multiple Hardware Architectures: Data-Driven Exploration on Deep Convolution Neural Network - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2019

Multiple Algorithms Against Multiple Hardware Architectures: Data-Driven Exploration on Deep Convolution Neural Network

Chongyang Xu
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Zhongzhi Luan
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Lan Gao
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Rui Wang
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Han Zhang
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Yi Liu
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Depei Qian
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Résumé

With the rapid development of deep learning (DL), various convolution neural network (CNN) models have been developed. Moreover, to execute different DL workloads efficiently, many accelerators have been proposed. To guide the design of both CNN models and hardware architectures for a high-performance inference system, we choose five types of CNN models and test them on six processors and measure three metrics. With our experiments, we get two observations and conduct two insights for the design of CNN algorithms and hardware architectures.
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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-03770535 , version 1 (06-09-2022)

Licence

Paternité

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Citer

Chongyang Xu, Zhongzhi Luan, Lan Gao, Rui Wang, Han Zhang, et al.. Multiple Algorithms Against Multiple Hardware Architectures: Data-Driven Exploration on Deep Convolution Neural Network. 16th IFIP International Conference on Network and Parallel Computing (NPC), Aug 2019, Hohhot, China. pp.371-375, ⟨10.1007/978-3-030-30709-7_36⟩. ⟨hal-03770535⟩
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