3D-ACC:基于3D集成电路的卷积神经网络加速结构研究

3D-ACC:convolution neural network accelerator based on 3D integrated circuits
王吉军
郝子宇
李宏亮
江南计算技术研究所, 江苏 无锡 214083

摘要

在深亚微米工艺下,通过持续增大芯片规模来提升计算能力,会导致芯片工作频率降低、功耗剧增、计算效率下降等问题。因此,利用3D集成电路技术,提出并量化研究了一种将二维脉动阵列映射到3D集成电路上的卷积神经网络加速器3D-ACC,并设计了一种高效的卷积映射计算方法,构建了其性能模型,量化分析了不同设计参数对3D-ACC性能和效率的影响。实验结果表明,当采用四层64×64脉动阵列的堆叠结构时,3D-ACC的峰值计算性能达32 TFLOPS,测试VGG-16、ResNet-50以及Inception V3模型时的实际计算效率可达47.4%、37.9%及40.9%。与相同计算单元规模的二维加速器2D-ACC相比,3D-ACC的计算效率及性能优势明显,实际计算性能分别是后者的1.51、1.69以及1.61倍。探索了3D集成电路在神经网络加速器设计的优势,对进一步提升神经网络加速器性能具有一定参考价值。

基金项目

国家“核高基”专项基金资助项目(2018ZX01028-102)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.08.0558
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第12期
所属栏目: 系统应用开发
出版页码: 3671-3676,3680
文章编号: 1001-3695(2020)12-030-3671-06

发布历史

[2020-12-05] 印刷出版

引用本文

王吉军, 郝子宇, 李宏亮. 3D-ACC:基于3D集成电路的卷积神经网络加速结构研究 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (12): 3671-3676,3680. (Wang Jijun, Hao Ziyu, Li Hongliang. 3D-ACC:convolution neural network accelerator based on 3D integrated circuits [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (12): 3671-3676,3680. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

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