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稀疏且非方正矩陣乘法加速器

為了解決win10 ssd安裝的問題，作者李佑荃 這樣論述：

卷積式神經網路(Convolutional neural network, CNN)是目前應用最廣泛的神經網路。其中卷積層運算占了卷積式神經網路中大部分的運算量以及運算時間，卷積層的運算可等效成一特定的一般矩陣乘法運算(General Matrix Multiplications, GEMMs)，可使用Systolic Array，一種通用矩陣乘法運算加速器，具有規律與高度平行的優點，可簡化處理單元(Processing Element, PE)間資料傳遞，但在卷積式神經網路中的一般矩陣乘法運算大多為非方正(Irregular)和稀疏(Sparse)，導致在使用Systolic Array加

速時，會有低硬體使用率以及記憶體空間浪費等問題，本篇論文針對稀疏且非方正矩陣乘法運算，使用靈活可擴展的架構[1]，並提出可同時支援BF16與INT8格式的多輸入多輸出融合累加器，使用N個乘法器接上一個包含(N-1)個加法器的樹狀累加器(Adder Tree)。為了提升硬體速度，針對浮點數運算，在計算的過程中，我們將每個浮點乘法器與浮點加法器中所需的Alignment & Normalization步驟移除，只保留前後一級浮點加法器的Alignment & Normalization，如此一來，此樹狀多輸入融合乘累加器的輸入與輸出都可維持浮點數的格式，而中間計算過程則以定點Direct Trun

cation加法器實現。此外，我們在定點Direct Truncation樹狀累加器中，安插了些許的1-bit Shifter，如此不僅可提升運算的精確度，同時也可避免定點Direct Truncation加法器產生Overflow。利用TSMC 28奈米CMOS高臨界電壓製成單元庫(cell library)，在時脈1000MHz速度下，可提供2.27 TFLOPS/W的效能，其功率消耗為28.2 mW，所需的邏輯閘大約為127K，與已知設計[1]相比，我們提升了約2倍效能，並且同時支援定點數格式與浮點數格式，滿足深度學習不同情境的需求。