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AI芯片：高性能卷积计算中的数据复用
卷积神经网络优化算法

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• eyeriss-v1
  “Eyeriss: An Energy-Efficient Reconfigurable Accelerator for Deep Convolutional Neural Networks” has been accepted for publication in the Journal of Solid-State Circuits (JSSC) Special Issue on the 2016 International Solid State Circuits Conference (ISSCC)
  特点：注重于能效的提升,数据的复用，算力相对不高；
  多以数据流驱动的执行模式，并不是以控制流决定的数据流模式
• eyeriss-v2
  特点：引入了2D mesh的NOC结构，更好的体现数据和权重的重用性；
  增加了对权重和数据的压缩处理，用来支持稀疏矩阵的运算。

Neural-Networks-on-Silicon

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• DNA
  " Deep convolutional neural network architecture with reconfigurable computation patterns",tubingfeng(ISSCC)

• RANA
  “RANA: Towards Efficient Neural Acceleration with Refresh-Optimized Embedded DRAM”,tubingfeng(ISCA18)

Hardware Accelerators (CS 217)

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于2020/4/15更新

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