基于深度强化学习的存内计算部署优化算法
Processing in memory deployment optimization algorithm based on deep reinforcement learning
宁波大学 信息科学与工程学院, 浙江 宁波 315211
摘要
针对存内计算大规模神经网络部署导致的计算延迟、运行功耗较大等问题,提出了基于深度强化学习的神经网络部署优化算法。首先,建立了马尔可夫决策过程的任务模型,优化神经网络的延迟和功耗,完成片上计算核心的部署。其次,针对优化部署过程中,存在求解空间过大、探索能力不足等问题,提出了一种基于深度强化学习的智能部署优化算法,从而得到近似最优的神经网络部署策略。最后,针对强化学习探索能力不足的问题,提出了一种基于内在激励的奖励策略,鼓励探索未知解空间,提高部署质量,解决陷入局部最优等问题。实验结果表明,该算法与目前强化学习算法相比能进一步优化功耗和延迟。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(62131010,U22A2013)
浙江省创新群体资助项目(LDT23F4021F04)
宁波高新区重大技术创新资助项目(2022BCX050001)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.02.0047
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第9期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 2616-2620
文章编号: 1001-3695(2023)09-008-2616-05
发布历史
[2023-04-26] 优先出版
[2023-09-05] 印刷出版
引用本文
胡益笛, 夏银水. 基于深度强化学习的存内计算部署优化算法 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (9): 2616-2620. (Hu Yidi, Xia Yinshui. Processing in memory deployment optimization algorithm based on deep reinforcement learning [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (9): 2616-2620. )
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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