基于RISC-V的圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器設(shè)計(jì)

摘要： 圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)GCN當(dāng)前主要在PyTorch等深度學(xué)習(xí)框架上基于GPU實(shí)現(xiàn)加速。然而GCN的運(yùn)算過(guò)程包含多層嵌套的矩陣乘法和數(shù)據(jù)訪存操作，使用GPU雖然可以滿足實(shí)時(shí)性需求，但是部署代價(jià)大、能效比低。為了提高GCN算法的計(jì)算性能并保持軟件靈活性，提出一種基于RSIC-V SoC的定制GCN加速器，在蜂鳥(niǎo)E203的SoC平臺(tái)中通過(guò)點(diǎn)積運(yùn)算擴(kuò)展指令和硬件加速器軟硬件協(xié)同的方法實(shí)現(xiàn)了針...