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模型深度的不断增加和处理序列长度的不一致对循环神经网络在不同处理器上的性能优化提出巨大挑战。针对自主研制的长向量处理器FT-M7032,实现了一个高效的循环神经网络加速引擎。该引擎采用行优先矩阵向量乘算法和数据感知的多核并行方式,提高矩阵向量乘的计算效率;采用两级内核融合优化方法降低临时数据传输的开销;采用手写汇编优化多种算子,进一步挖掘长向量处理器的性能潜力。实验表明,长向量处理器循环神经网络推理引擎可获得较高性能,相较于多核ARM CPU以及Intel Golden CPU,类循环神经网络模型长短记忆网络可获得最高62.68倍和3.12倍的性能加速。 相似文献
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基于DSP的SVPWM两种生成方式的比较分析 总被引：2，自引：0，他引：2
通过对ＳＶＰＷＭ生成原理进行分析,分别介绍了以软件和硬件方式生成ＳＶＰＷＭ波的方法,并用这２种方式在永磁同步电机伺服系统中进行了试验,对试验结果进行了分析比较。 相似文献