計算機架構與系統實驗室

Computer Architecture and System Laboratory

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AI加速器設計


研究主題



Micro Darknet For Inference – MDFI

本項目開發一支C-code only 的優化推論程式Framework稱MDFI, 它可讀入由Darknet 訓練完成的network configuration檔以及network weight檔,然後依照network 順序帶入訓練參數 (weights)進行Inference運算並輸出結果。MDFI支援Image classification(Alexnet, Resnet50, Resnet152, Vgg16, Tiny Darknet等)與Object detection (Yolov3, Yolov3 tiny)、原始碼支援configurable network model編譯。



開發MDFI協助神經網路推論加速器設計

MDFI 只需GNU C Library (glibc),不需要其他套件。MDFI作為純C語言構成的前向傳導框架,主要支援物件辨識網路模型,不使用動態函式庫如Protocol-buffer,以及保持不到280KByte的執行檔大小,適合為終端移動設備所使用。由於不使用動態函式庫,其運算行為可作為AI 加速硬體設計的參照,作為ESL的前期描述模型。圖4為MDFI對比其他Framework有較少的函式庫依賴。顯示MDFI在整體加速器實作流程的位置及其重要性。

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碩士班二年級 N/A
碩士班一年級 N/A
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研究計畫

執行中的計畫

  • Develop Energy Efficient AI Acceleration Schemes for Edge AI Applications


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group/ai.1569317752.txt.gz · 上一次變更: 2019/09/24 09:35 由 admin