基于沙漏网络的多层次协同搜索方法
Multi-level co-exploration method based on hourglass network
中山大学 电子与信息工程学院, 广州 510006
摘要
目前,人工智能快速发展,人们可以通过探索硬件设计空间使优秀的神经网络算法高效部署在FPGA加速器。然而,由于参数量大、操作过于复杂而导致算法与硬件难以匹配,加速效率不高。为了算法和硬件两者匹配性更强,提出了一种多层次协同搜索的方法,采用SPOS搜索策略并以检测准确率和延时为评估目标,搜索出最优神经网络架构、量化方式和硬件设计参数组合。该方法应用在姿态识别中具有优异性能的沙漏网络中,在获取候选子网络量化前、后的检测准确率的同时对硬件设计参数使用遍历搜索得到预估延时,根据目标函数获取最高得分的最优组合。为了保证获取的数据有效性,子网络需要进行重新训练、量化后重新推理得到检测准确率,获取硬件设计参数则利用基于Spinal HDL设计的加速器模板进行仿真测试得到测试延时。就平均而言,该方法比文献[1]减少了83.3%的参数,准确率只下降了0.69;比传统加速方法平均减少了33.2%参数量,准确率只下降了0.46,网络推理的测试总延时减少22.1%,在沙漏块的测试延时减少67.8%。总体而言,该协同搜索方法对于沙漏网络的优化有一定效果,比传统加速设计方法更有优势。
基金项目
广东省重大科技计划资助项目(2021B110127007,2019B010140002)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.01.0018
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第8期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 2284-2289
文章编号: 1001-3695(2022)08-007-2284-06
发布历史
[2022-03-25] 优先出版
[2022-08-05] 印刷出版
引用本文
陈桂荣, 邱仲禹, 粟涛, 等. 基于沙漏网络的多层次协同搜索方法 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (8): 2284-2289. (Chen Guirong, Qiu Zhongyu, Su Tao, et al. Multi-level co-exploration method based on hourglass network [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (8): 2284-2289. )
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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