DESIGN-Praxis
Schlüsselwortsuche auf Mikrocontrollern
17. April 2018, 11:35 Uhr |
Yundong Zhang (Stanford University); Naveen Suda, Liangzhen Lai, Vikas Chandra (Arm, San Jose)
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Fortsetzung des Artikels von Teil 4
Ressourcen-basierte Klassifizierung von Neuronalen Netzen zur Schlüsselwortsuche
Speicher- und Rechenbedarf sind zwei wichtige Parameter zur Implementierung einer SWS auf einem Mikrocontroller. Im Design und der Optimierung neuronaler Netze sollten diese abgewogen werden. Drei Sätze von Randbedingungen für kleine, mittlere und große neuronale Netze zeigt Tabelle 3. Diese Speicher- und Rechengrenzen sind unter der Annahme getroffen, dass ein Teil der Ressource für andere Aufgaben wie I/Os, Netzwerkkommunikation usw. reserviert bleibt.
Operationen pro Folgerung werden unter der Annahme gemessen, dass das System 10 Schlüsse pro Sekunde zieht.
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| NN-Größe | NN-Speichergrenze | NN-Ops/Folgerungsgrenze |
|---|---|---|
| klein | 80 Kb | 6 MOps |
| mittel | 200 Kb | 20 MOps |
| groß | 500 Kb | 80 MOps |
Tabelle 3: Ressourcenanforderungen unterschiedlicher neuronaler Netze
- Schlüsselwortsuche auf Mikrocontrollern
- Mikrocontrollergrundlagen
- Neuronale Netze zur SWS
- Experimente und Ergebnisse
- Ressourcen-basierte Klassifizierung von Neuronalen Netzen zur Schlüsselwortsuche
- Ressourcenbeschränkte NN-Architektur-Exploration
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