| 技術名稱 | 邊緣人工智慧推論系統之智產元件產生器 | ||
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| 計畫單位 | 國立中興大學 | ||
| 計畫主持人 | 賴永康 | ||
| 技術簡介 | "1. 自動生成基於卷積神經網路之硬體架構之Verilog code工具:針對現行比較常用的DNN網路可生成4種不同的硬體架構(output/ weight stationary, 樹狀結構, NVDLA)。 2. 可視效能指標分析工具: 根據選擇的DNN模型，與硬體架構規格的選擇，分析效能指標" |
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| 科學突破性 | "1. 自動生成基於卷積神經網路之硬體架構之Verilog code，增加可支援的layer type: shortcut , route , up-sample , depth-wise 卷積分。 2. 可視效能指標分析工具可分析模型在硬體架構上之效能，挑出適合的硬體規格來實現DNN模型硬體加速 |
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| 產業應用性 | 現今許多的DNN模型應用都使用到硬體加速的方法。但通常要設計硬體架構，需考慮演算法的不同，並沒有一個通用型的解法。為此我們設計了一個通用型的自動生成針對現行流行之DNN硬體加速器。也開發了Profiler，針對各個效能指標做快速分析的功能，讓使用者即能在最短的時間內，挑選出最適合該模型之硬體架構。 |
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| 媒合需求 | 天使投資人、策略合作夥伴 |
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| 關鍵字 | 深度學習網路 硬體架構 映射 自動生成硬體 效能分析工具 脈動陣列 樹狀架構 NVDLA 物件辨識 最佳化 | ||
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- 詹淑琪
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