Abstract-Neural Networks (NN) är en familj av modeller för ett brett spektrum av nya tillämpningar för maskininlärning och mönsterrekondition. NN-tekniker utförs konventionellt på processorer för allmänna ändamål (såsom CPU och GPGPU), som vanligtvis inte är energieffektiva eftersom de investerar alltför stora hårdvaruresurser för att flexibelt stödja olika arbetsbelastningar. Följaktligen har tillämpningsspecifika hårdvaruacceleratorer för neurala nätverk nyligen föreslagits för att förbättra energieffektiviteten. Sådana acceleratorer utformades dock för en liten uppsättning NN-tekniker som delar liknande beräkningsmönster, och de antar komplexa och informativa instruktioner (kontrollsignaler) som direkt motsvarar funktionella högnivåblock av en NN (t.ex. lager), eller till och med en NN som helhet. Även om det är enkelt och enkelt att genomföra en begränsad uppsättning liknande NN-tekniker hindrar bristen på smidighet i instruktionsuppsättningen sådana acceleratorer från att stödja en mängd olika NN-tekniker med tillräcklig flexibilitet och effektivitet. I detta dokument föreslår vi en ny domänspecifik instruktionsuppsättning Architecture (ISA) för NN acceleratorer, som kallas Cambricon, som är en last-store arkitektur som integrerar skalära, vektor, matris, logisk, dataöverföring, och styrinstruktioner, baserat på en omfattande analys av befintliga NN-tekniker. Vår utvärdering över totalt tio representativa men ändå distinkta NN-tekniker har visat att Cambricon uppvisar stark beskrivande kapacitet inom ett brett spektrum av NN-tekniker, och ger högre kodtäthet än allmänna ISA som x86, MIPS och GPGPU. Jämfört med den senaste toppmoderna NN-acceleratordesignen DaDianNao [5] (som bara kan rymma tre typer av NN-tekniker), har vår Cambricon-baserade acceleratorprototyp som implementeras i TSMC 65nm-tekniken endast försumbara latens/effekt/områdes-omkostnader, med en mångsidig täckning av 10 olika NN-riktmärken.
Kambricon REF är en instruktionsuppsättning arkitektur för neurala nätverk, som är abstrakt från undervisningsnivå.
Cambricon: An Instruction Set Architecture for Neural Networks
{'venue': 'ISCA', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}