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211.
212.
213.
为了加快卷积神经网络模型的计算速度,便于大规模神经网络模型在嵌入式微处理器中的实现,以FT-matrix2000向量处理器体系结构为研究背景,通过对多核向量处理器体系结构的分析和对卷积神经网络算法的深入研究,提出将规模较小的卷积核数据置于标量存储体,尺寸较大的卷积矩阵置于向量存储体的数据布局方案。针对矩阵卷积中数据难以复用的问题,提出根据卷积核移动步长的不同动态可配置的混洗模式,通过对所取卷积矩阵元素进行不同的移位操作,进而大幅提高卷积矩阵数据的复用率。针对二维矩阵卷积由于存在数据相关性进而难以多核并行的问题,提出将卷积矩阵多核共享,卷积核矩阵多核独享的多核并行方案。设计了卷积核尺寸不变、卷积矩阵规模变化和卷积矩阵尺寸不变、卷积核规模变化的两种计算方式,并在主流CPU、GPU、TI6678、FT-matrix2000平台进行了性能对比与分析。实验结果表明:FT-matrix2000相比CPU最高可加速238倍,相比TI6678可加速21倍,相比GPU可加速663 805倍。 相似文献
214.
面向众核处理器提出一种访存链路接口的现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)验证平台,用于对处理器访存链路关键部件进行功能及可靠性测试。提出片上读写激励自动产生与检查机制、以太网接口硬件用户数据报协议(User Datagram Protocol,UDP)协议栈和FPGA芯片间多通道并行链路三项关键技术并进行设计实现。实验结果表明提出的各项关键技术功能正确,不仅丰富了功能验证中随机激励产生及结果验证的手段,而且实现了对链路数据检错和多lane间延迟偏斜纠正逻辑的可靠性测试与评估。经过该平台验证的访存链路接口在实际芯片中通过了功能正确性测试,证明了验证的有效性。 相似文献
215.
216.
217.
218.
提出了一种新的基于遗传算法和支持向量机的隐藏图像检测方法。用遗传算法进行图像特征选择,采用支持向量机作为分类器,将支持向量机的分类效果作为适应度函数值返回,指导遗传算法搜索最优的特征,移除图像的不相关特征和冗余特征,提高了学习效率。实验结果表明,与仅采用支持向量机分类但未进行特征选择的隐藏检测方法相比,本方法能有效地提升分类器性能。 相似文献
219.
220.
对抗的战场环境和任务的变化,越来越需要装备战备完好性来保障作战行动。保持或提高装备战备完好性是装备保障的核心和中心工作。利用基于结构风险最小化的支持向量分类(Support Vector Classification,SVC)方法对装备的战备完好性进行了预测,提高了机器学习方法的预测能力。并以车辆装备发动机的技术状况数据为实例,建立了预测模型,通过参数选择,提高了模型预测的正确率、命中率等指标。结论表明:支持向量分类方法是预测装备战备完好性的有效方法。 相似文献