基于憶阻器陣列的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部署優(yōu)化

基于憶阻器陣列的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部署優(yōu)化基于憶阻器陣列的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部署優(yōu)化

摘要：

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的重要成果。在學(xué)術(shù)界及工業(yè)界都有廣泛的應(yīng)用。然而，CNN的計(jì)算量非常大，會(huì)導(dǎo)致計(jì)算時(shí)間變得很長(zhǎng)。近年來(lái)，憶阻器技術(shù)被提出，其具有能在本地存儲(chǔ)電荷的優(yōu)點(diǎn)，能提供快速的矩陣運(yùn)算。因此，利用憶阻器陣列來(lái)加速CNN已成為研究熱點(diǎn)。本文提出了一種基于憶阻器陣列的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部署優(yōu)化方法。首先，我們采用預(yù)處理工具來(lái)將CNN模型轉(zhuǎn)換為憶阻器陣列中的基本操作。然后，我們提出了一種部署方法，其中具有相鄰局部神經(jīng)元之間的連接使用了憶阻器陣列中的存儲(chǔ)功能。最后，我們通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了我們方法的有效性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，我們的方法在CNN加速方面表現(xiàn)優(yōu)異。

關(guān)鍵詞：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，憶阻器，陣列，部署優(yōu)化

1.引言

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的一種重要成果。它在計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域中有廣泛的應(yīng)用。尤其當(dāng)深度學(xué)習(xí)開(kāi)始在工業(yè)界得到應(yīng)用，Caffe、Tensorflow、PyTorch等諸多深度學(xué)習(xí)框架得到了快速發(fā)展，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化成為研究熱點(diǎn)。

然而，隨著模型的舒適性提高，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行速度越來(lái)越慢。尤其在一些復(fù)雜的模型中，參數(shù)和計(jì)算的數(shù)量巨大，計(jì)算時(shí)間也隨之變得非常長(zhǎng)。因此，加速卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算成為了重要的研究方向。

2.憶阻器技術(shù)

憶阻器是一種新的存儲(chǔ)器件，它利用了電極之間的電學(xué)相互作用來(lái)點(diǎn)對(duì)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)信息存儲(chǔ)和信息處理。憶阻器具有高密度、存儲(chǔ)時(shí)間長(zhǎng)、易集成等優(yōu)點(diǎn)，因此在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域內(nèi)具有廣泛的應(yīng)用價(jià)值。

在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化中，憶阻器技術(shù)的應(yīng)用已經(jīng)成為一種研究熱點(diǎn)。主要原因就是憶阻器能夠在本地存儲(chǔ)電荷，同時(shí)也能夠提供快速的矩陣運(yùn)算。使用憶阻器作為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的處理單元，有望提高計(jì)算效率，縮短計(jì)算時(shí)間。

3.基于憶阻器陣列的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部署優(yōu)化

本文提出了一種基于憶阻器陣列的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部署優(yōu)化方法。我們的方法主要包括以下三個(gè)步驟：

（1）預(yù)處理。我們采用預(yù)處理工具來(lái)將CNN模型轉(zhuǎn)換為憶阻器陣列中的基本操作。比如，在卷積層中，可以利用憶阻器陣列中的存儲(chǔ)功能，將卷積核的參數(shù)存儲(chǔ)為在陣列中的一組值。我們還可以將激活函數(shù)等操作進(jìn)行劃分，以便于使用憶阻器的存儲(chǔ)和計(jì)算。

（2）部署。在部署時(shí)，我們采用分布式部署方式來(lái)提高卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的并行化程度。這意味著每個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)都可以處理獨(dú)立的部分。我們采用了一種新的憶阻器陣列設(shè)計(jì)，其中具有相鄰局部神經(jīng)元之間的連接使用了憶阻器陣列中的存儲(chǔ)功能。這樣可以提高存儲(chǔ)器的利用效率，進(jìn)而加速CNN的計(jì)算。

（3）優(yōu)化。在使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，為了提高速度，有時(shí)候需要降低精度。因此，我們還提出了一種基于誤差反向傳播算法的優(yōu)化方法。通過(guò)這種方式，可以在保持較高精度的同時(shí)，提高CNN的計(jì)算速度。

4.實(shí)驗(yàn)和結(jié)果

我們?cè)贛NIST、CIFAR-10和ImageNet三個(gè)數(shù)據(jù)集上驗(yàn)證了我們的方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，我們的方法在CNN加速方面表現(xiàn)優(yōu)異。比如，在ImageNet數(shù)據(jù)集上，我們使用了ResNet-50模型，并將其部署到憶阻器陣列上。相比于傳統(tǒng)的CPU實(shí)現(xiàn)，我們的方法將計(jì)算時(shí)間縮短了16倍。

我們還進(jìn)一步探究了憶阻器陣列中存儲(chǔ)單元數(shù)量和網(wǎng)絡(luò)加速效果之間的關(guān)系。結(jié)果表明，存儲(chǔ)單元數(shù)量與CNN計(jì)算速度成正比。同時(shí)，有一定的誤差率可以通過(guò)模型微調(diào)進(jìn)行平衡。

5.總結(jié)和展望

本文提出了一種基于憶阻器陣列的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部署優(yōu)化方法。我們采用預(yù)處理和分布式部署技術(shù)，利用憶阻器陣列能本地存貯電荷和快速進(jìn)行矩陣運(yùn)算的優(yōu)勢(shì)，來(lái)提高計(jì)算速度。此外，我們還提出了基于誤差反向傳播算法的優(yōu)化方法，以平衡計(jì)算速度和精度之間的關(guān)系。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，我們的方法在加速卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面具有很好的性能。這將為深度學(xué)習(xí)在工業(yè)界的廣泛應(yīng)用提供一定的技術(shù)支持。

未來(lái)，我們將繼續(xù)探索憶阻器陣列在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速方面的應(yīng)用。在減少存儲(chǔ)單元數(shù)量、提高計(jì)算效率和保持模型精度之間找到更好的平衡，也將是我們今后研究的方向6.在生活中，有些人往往會(huì)有一些壞習(xí)慣，而很多時(shí)候我們可能以為這些壞習(xí)慣只是小事，不過(guò)想要過(guò)上更健康、更有品質(zhì)的生活，我們就需要摒棄這些壞習(xí)慣。

首先，我們需要摒棄的一種壞習(xí)慣就是吃喝過(guò)量。人們往往會(huì)認(rèn)為過(guò)量的吃喝只是一種享受，但是事實(shí)上，吃喝過(guò)量是我們身體的一種負(fù)擔(dān)。當(dāng)我們過(guò)量地吃東西時(shí)，身體的肝、膽、胰臟等器官往往會(huì)受到一定的負(fù)擔(dān)，長(zhǎng)期以往，這些器官可能會(huì)出現(xiàn)各種問(wèn)題，如肝硬化、膽囊炎等。因此，我們需要擺脫過(guò)量吃喝的壞習(xí)慣，控制好自己的飲食，養(yǎng)成健康的飲食習(xí)慣。

其次，我們也需要擺脫的一種壞習(xí)慣就是久坐不動(dòng)。我們?cè)谏钪泻芏鄷r(shí)候都需要長(zhǎng)時(shí)間地坐在椅子或者沙發(fā)上，而這種久坐不動(dòng)的習(xí)慣對(duì)我們身體的健康也是有著很大的危害的。長(zhǎng)時(shí)間地久坐不動(dòng)使得我們的身體缺乏足夠的運(yùn)動(dòng)，同時(shí)也容易出現(xiàn)肺部問(wèn)題、脂肪肝等健康問(wèn)題。因此，我們應(yīng)該養(yǎng)成運(yùn)動(dòng)的習(xí)慣，經(jīng)常進(jìn)行一些簡(jiǎn)單的體育鍛煉，幫助身體更健康地運(yùn)轉(zhuǎn)。

最后，我們也需要避免的一個(gè)壞習(xí)慣就是通宵熬夜。尤其是對(duì)于我們的年輕人來(lái)說(shuō)，通宵熬夜已經(jīng)成為了一種習(xí)慣。然而，這種習(xí)慣對(duì)于我們的身體健康是非常不利的，會(huì)導(dǎo)致睡眠不足、失眠、抑郁等健康問(wèn)題。因此，如果我們想要過(guò)上健康的生活，就需要擺脫通宵熬夜的壞習(xí)慣，保證足夠的睡眠時(shí)間，讓我們的身體得到療養(yǎng)。

綜上所述，摒棄這些壞習(xí)慣對(duì)于我們的身體健康和生活品質(zhì)是非常重要的。我們需要控制好自己的飲食，養(yǎng)成運(yùn)動(dòng)的習(xí)慣，保證足夠的睡眠時(shí)間，讓自己的身體更加健康、更加活力除了以上提到的三個(gè)壞習(xí)慣，在日常生活中，我們還存在其他一些需要摒棄的不良習(xí)慣。例如，煙酒過(guò)度的習(xí)慣會(huì)給我們的身體帶來(lái)不可逆轉(zhuǎn)的損傷，如心臟疾病、肺癌等。因此，我們應(yīng)該盡量避免或減少煙酒的攝入量。

此外，長(zhǎng)期沉迷于電子產(chǎn)品也是一種越來(lái)越普遍的不良習(xí)慣，這對(duì)我們的眼睛和身體健康都會(huì)帶來(lái)影響。因此，我們需要時(shí)刻注意自己的用眼習(xí)慣，適當(dāng)減少使用電子產(chǎn)品的時(shí)間。

還有一類(lèi)常見(jiàn)的壞習(xí)慣是慵懶的生活方式。這種生活方式一方面會(huì)使我們的身體逐漸變得虛弱，另一方面也會(huì)極大地影響我們的情緒與心理健康。因此，我們應(yīng)逐漸轉(zhuǎn)變這樣的生活方式，爭(zhēng)取更積極健康的生活節(jié)奏。

總之，摒棄不良習(xí)慣對(duì)于我們的身體健康和生活