|
ЧИСЛЕННЫЕ МЕТОДЫ И АНАЛИЗ ДАННЫХ
Повышение энергоэффективности нейросетевых вычислений с использованием NVDLA на ПЛИС
Е. С. Носкова, И. Е. Захаров, Ю. Н. Шкандыбин, С. Г. Рыкованов Сколковский институт науки и технологий, территория Инновационного Центра "Сколково"
Аннотация:
На 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.
Ключевые слова:
NVDLA, ПЛИС, inference, нейросетевые ускорители
Поступила в редакцию: 24.04.2021 Принята в печать: 04.09.2021
Образец цитирования:
Е. С. Носкова, И. Е. Захаров, Ю. Н. Шкандыбин, С. Г. Рыкованов, “Повышение энергоэффективности нейросетевых вычислений с использованием NVDLA на ПЛИС”, Компьютерная оптика, 46:1 (2022), 160–166
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/co1003 https://www.mathnet.ru/rus/co/v46/i1/p160
|
Статистика просмотров: |
Страница аннотации: | 22 | PDF полного текста: | 5 |
|