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本白皮書介紹了一種 7 位小浮點 （SFP） 數(shù)字表示形式，該表示法可以實現(xiàn)具有相同功能的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型精度與 INT8 相同，但 ResNet-50 的性能提高了 60%。這通過可以非常實施的 SFP 乘數(shù)實現(xiàn)改進在賽靈思 FPGA 上僅使用 9.5 LUT6 即可高效運行。由于 DSP 塊不是乘法需要，使用 SFP 會導(dǎo)致顯著提高計算量密度，同時仍能實現(xiàn) 600MHz 時鐘速率。定義了 SFP 表示形式，并顯示如何將其應(yīng)用于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，無需任何再訓(xùn)練。最佳實踐然后描述構(gòu)建基于 SFP 的卷積，該卷積利用Xilinx DSP 模塊的獨特功能可構(gòu)建高效的大型加法器樹。最后，定量結(jié)果比較了不同SFP的面積成本和效率變種。
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