01
Eyeriss架构概览
从CNN加速器到数据流设计的演进之路 · Eyeriss架构概览
从CNN加速器到Eyeriss架
02
卷积神经网络基础
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03
数据流核心概念
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04
行固定数据流（Row Stationary）
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05
行固定数据流的数据复用分析
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06
Eyeriss处理单元（PE）微架构
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07
全局缓冲（Global Buffer）设计
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08
片上网络（NoC）设计
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09
行固定数据流的映射策略
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10
映射空间探索
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11
输入特征图的数据复用
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12
权重的数据复用
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13
部分和的累加
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14
Eyeriss的稀疏性利用
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15
稀疏数据流
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16
Eyeriss的运行时配置
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17
与经典数据流对比
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18
与Eyeriss v2对比
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19
Eyeriss的能耗模型
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20
Roofline模型分析
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21
映射优化案例
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22
映射优化案例
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23
映射优化案例
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24
Eyeriss的硬件实现
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25
Eyeriss的软件栈
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26
数据流映射的数学建模
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27
Eyeriss的局限性
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28
未来方向
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29
实验与复现
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30
总结与展望
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