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硬件感知的CNN加速器剪枝方法
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种名为unzipFPGA的CNN推断系统，通过引入权重生成模块实现了芯片上的实时权重生成，提供了对小容量内存限制的层的更好支持。同时，还介绍了一种自动化硬件感知的方法，将权重生成机制与目标CNN设备搭配，实现了更好的准确性和性能平衡。最后，引入了一种输入选择性处理单元（PE）设计，平衡了子优化映射层的负载。该系统在相同功耗约束下，与高度优化的GPU设计相比，实现了平均2.57倍的性能效率提升，并具有高达3.94倍的性能密度。
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关键要点
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介绍了一种名为unzipFPGA的CNN推断系统。
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通过引入权重生成模块，实现了芯片上的实时权重生成。
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为小容量内存限制的层提供了更好的支持。
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介绍了一种自动化硬件感知的方法，将权重生成机制与目标CNN设备搭配。
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实现了更好的准确性和性能平衡。
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引入了一种输入选择性处理单元（PE）设计，平衡了子优化映射层的负载。
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在相同功耗约束下，与高度优化的GPU设计相比，实现了平均2.57倍的性能效率提升。
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在各种最先进的基于FPGA的CNN加速器中具有高达3.94倍的性能密度。
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