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文献阅读（167）NoC神经网络加速器

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  • 面向DNN的NoC拓扑比较

  • 题目：Energy-Efficient and High-Performance NoC Architecture and Mapping Solution for Deep Neural Networks
  • 时间：2019
  • 会议：NOCS
  • 研究机构：GIT

本篇论文的主要贡献：

  • 针对DNN比较不同拓扑，提出CMesh NoC架构
  • 提出负载均衡映射与数学模型

面向DNN的NoC拓扑比较

  • Crossbar: 缺点是硬件的扩展性
  • Ring: 优点是每个router只需要3个端口，缺点是二等分带宽没法证据，可以用于DNN的局部神经元，因为同一层的本地神经元不通信
  • Torus: 解决了mesh不对称问题，缺点是长链路布局布线难
  • flatten butterfly: 利用高基数路由器来减少跳数，但路由器更复杂，不适用于大规模DNN
  • fat tree: 更适合广播，但根部链路容易成为瓶颈，且任何一个结点都是不可替代，容错率差点
  • star: router基数大，也存在单点故障问题，更适合与其他类型的拓扑结合使用
  • CMesh: 相比于mesh，减少了两层之间通信的跳数

文献阅读（167）NoC神经网络加速器_第1张图片

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