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【分享】 CICC4124 超级芯星 量化

发表于 全国大学生集成电路创新创业大赛 2022-07-21 21:16:48
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【队伍编号:CICC4124 超级芯星】
经过大量的数学建模分析,我们决定每一个参数用8bit数来表示。其主要是在8位定点数的基础上将小数点进行浮动,具体为最高位是符号位,剩余7位数中m位代表整数位,n位代表小数位,即m+n=7,m≥0且n≥0。这种8bit定点数表示方式的数据范围为-128至127.99609375,能够表示的最小精度为0.00390625,足够我们的模型使用。
这种定点数在硬件计算时,需要知道数据小数点的具体位置。为了让协处理器在对神经网络进行加速计算时,不受小数点浮动的影响,我们设计每一次协处理器加速计算的全部数据的小数点处于同一位置,即神经网络中每一层计算的数据的小数点具有相同的位置,而不同层的数据的小数点位置可能不同,而每一次协处理器计算数据小数点的具体位置由NICE指令传输给协处理器端。
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