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基于E203和二值权重及激活神经网络的超低功耗ECG分类系统

发表于 2022-11-02 11:52:24
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团队名潜心智能

团队成员:栾存阳、张瑞、仲祖霆

团队指导老师王永

作品简介:


心血管疾病严重威胁人类生命健康,为社会和家庭带来沉重的负担。早期准确诊断心血管疾病对于挽救患者生命至关重要。传统的神经网络因注重精度的提高,忽略了硬件实现的可适用性。参数量多、运算复杂、系统功耗高等缺点限制了其在嵌入式场景中的应用。针对这些缺点,本团队设计了一种基于E203和二值权重及激活神经网络(Binary Weight And Activation Networks, BWAN)加速器的超低功耗ECG分类系统。相比传统卷积神经网络专注于精度的提高,BWAN更好的均衡了精度和硬件资源的使用,BWAN通过参数二值化,卷积池化融合以及结构化剪枝的精细化网络结构设计,在降低位宽和运算复杂度的同时,实现98.2%的分类精度。为了进一步降低功耗,减小面积,本团队完成芯片级设计。基于中芯国际(SMIC) 40 nm工艺库,完成二值权重及激活的超低功耗ECG分类系统的综合(Design Compiler, DC)、后端版图(Layout)设计,综合面积仅为0.0049 mm2。工作频率为100 KHz时,分类系统的功耗约为0.6 uW。




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