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本文参考陈云霁老师团队的DianNao系列论文，总结了Cambricon加速器芯片的设计特点，总的来说文章主要包括了以下几个方面：1、CNN与RNN2、对存储结构进行划分3、三级流水的核心计算单元4、为芯片设计专用的指令集5、针对大数据高性能应用的
最后论文在LeNet、AlexNet以及VGG16等共六个网络上做了实验。对比的baseline分别选取了CPU(XeonE5-2620V2)、GPU（K20M）以及Diannao。并且分别在这几个网络的dense和sparse模型上做了评测，以验证Cambricon-X的通用性。
Liu,Shaoli,etal.“Cambricon:aninstructionsetarchitectureforneuralnetworks.”internationalsymposiumoncomputerarchitecture(2016):393-405.Zhang,Shijin,etal.“Cambricon-x:anacceleratorforsparseneuralnetworks.”internationalsymposium
五、Cambricon-XCambricon-X是针对稀疏系数的矩阵计算架构。深鉴科技的韩松等人的研究发现，可以将传统的深度学习网络模型的许多权重系数去掉，甚至能去掉90%以上，而并不影响模型的计算精度。如下图所示。目前的深度学习模型的权重系数...
（5）Cambricon-X:AnAcceleratorforSparseNeuralNetworks感谢寒武纪的分享！！（下文中图片来自寒武纪论文！！）DianNao这是寒武纪的开山之作。本文所谓的人工智能处理器，是指专门处理人工智能算法的专属芯片。
最近在研究神经网络的硬件加速，中科院的寒武纪无疑是这方面的先行者，找来他们的文章看了看，颇有兴致，遂尝试翻译成中文。如有错漏，欢迎指正。人工神经网络由神经科学启发而来，在最近十年它的网络模型正在像更…
arXiv上面看到的综述“TheDeepLearningCompiler:AComprehensiveSurvey”，2020年2月上传第一版，4月已经是第三版。摘要：正是深度学习硬件上部署各种模型的困难推动了社区深度学习编译器的研究和开发。工业…
基于结构化模型压缩和量化的嵌入式系统FPGA加速DNN推理引擎/Cambricon-F：具有分形冯·诺依曼架构的机器学习计算机-人工智能前沿学生论坛.正在加载….加载论坛时出错，请强制刷新页面重试。.
而在Cambricon里，则试图针对AI算法，提取出更为细粒度，泛化性更强的buildingblock，在更具原子性的buildingblock上完成硬件结构设计，从而提升了加速器的通用性。接下来我们就具体看一下这篇论文的细节内容。
从本次MICRO论文分析来看，目前体系结构研究的热点体现在两个方面：.第一是对存储结构的关注；.第二是对神经网络加速器的关注.第一是对存储结构的关注；.第二是对神经网络加速器的关注.下图是一个对MICRO2016的Program的WordCloud，我们可以有个直观的...
本文参考陈云霁老师团队的DianNao系列论文，总结了Cambricon加速器芯片的设计特点，总的来说文章主要包括了以下几个方面：1、CNN与RNN2、对存储结构进行划分3、三级流水的核心计算单元4、为芯片设计专用的指令集5、针对大数据高性能应用的
最后论文在LeNet、AlexNet以及VGG16等共六个网络上做了实验。对比的baseline分别选取了CPU(XeonE5-2620V2)、GPU（K20M）以及Diannao。并且分别在这几个网络的dense和sparse模型上做了评测，以验证Cambricon-X的通用性。
Liu,Shaoli,etal.“Cambricon:aninstructionsetarchitectureforneuralnetworks.”internationalsymposiumoncomputerarchitecture(2016):393-405.Zhang,Shijin,etal.“Cambricon-x:anacceleratorforsparseneuralnetworks.”internationalsymposium
五、Cambricon-XCambricon-X是针对稀疏系数的矩阵计算架构。深鉴科技的韩松等人的研究发现，可以将传统的深度学习网络模型的许多权重系数去掉，甚至能去掉90%以上，而并不影响模型的计算精度。如下图所示。目前的深度学习模型的权重系数...
（5）Cambricon-X:AnAcceleratorforSparseNeuralNetworks感谢寒武纪的分享！！（下文中图片来自寒武纪论文！！）DianNao这是寒武纪的开山之作。本文所谓的人工智能处理器，是指专门处理人工智能算法的专属芯片。
最近在研究神经网络的硬件加速，中科院的寒武纪无疑是这方面的先行者，找来他们的文章看了看，颇有兴致，遂尝试翻译成中文。如有错漏，欢迎指正。人工神经网络由神经科学启发而来，在最近十年它的网络模型正在像更…
arXiv上面看到的综述“TheDeepLearningCompiler:AComprehensiveSurvey”，2020年2月上传第一版，4月已经是第三版。摘要：正是深度学习硬件上部署各种模型的困难推动了社区深度学习编译器的研究和开发。工业…
基于结构化模型压缩和量化的嵌入式系统FPGA加速DNN推理引擎/Cambricon-F：具有分形冯·诺依曼架构的机器学习计算机-人工智能前沿学生论坛.正在加载….加载论坛时出错，请强制刷新页面重试。.
而在Cambricon里，则试图针对AI算法，提取出更为细粒度，泛化性更强的buildingblock，在更具原子性的buildingblock上完成硬件结构设计，从而提升了加速器的通用性。接下来我们就具体看一下这篇论文的细节内容。
从本次MICRO论文分析来看，目前体系结构研究的热点体现在两个方面：.第一是对存储结构的关注；.第二是对神经网络加速器的关注.第一是对存储结构的关注；.第二是对神经网络加速器的关注.下图是一个对MICRO2016的Program的WordCloud，我们可以有个直观的...
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