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LODESTAR公司：创建局部感知CNN以有效推断收缩阵列

作者:

巴哈尔阿斯加里,

拉米亚德哈迪迪,

海森基姆、和

苏达卡尔雅拉曼奇利作者信息和声明

DAC’19：2019年第56届设计自动化年会会议记录

2019年6月

文章编号：233，第页1-2

https://doi.org/10.1145/3316781.3322472

出版:2019年6月2日出版历史

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摘要

稀疏问题的性能受到缺乏空间局部性和低内存带宽利用率的影响。然而，一类稀疏问题（如神经网络中的矩阵运算）的数据结构中非零值的分布是可以修改的，以便与有效的底层硬件（如脉动阵列）匹配。这种修改有助于解决稀疏性带来的挑战。为了有效地在脉动阵列上执行稀疏神经网络推理，我们提出了一种结构化剪枝算法，该算法增加了神经网络模型的空间局部性，同时保持推理的准确性。

工具书类

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发布于

DAC’19：2019年第56届设计自动化年会会议记录

2019年6月

1378页

国际标准图书编号：9781450367257

内政部：10.1145/3316781

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