Preview

Вопросы радиоэлектроники

Расширенный поиск

ОСОБЕННОСТИ РЕАЛИЗАЦИИ ТЕНЗОРОВ СТАНДАРТА OPENVX ДЛЯ РАБОТЫ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ НА СПЕЦИАЛИЗИРОВАННЫХ ПРОЦЕССОРАХ

https://doi.org/10.21778/2218-5453-2018-8-104-111

Полный текст:

Аннотация

Расширение NNE стандарта OpenVX 1.2 добавляет функции, реализующие слои нейронных сетей. Каждый слой принимает на вход объект тензора, обрабатывает его и передает результирующий тензор в следующий слой. В данной работе предложены рекомендации по реализации и аппаратной оптимизации примитивных функций обработки тензоров. Приведены типы данных, поддерживаемые стандартом OpenVX для создания тензоров, и описаны операции для работы с ними. Подробно описаны математические и программные модели тензоров, позволяющие выполнять поэлементную обработку. Предложена новая программная модель тензора, позволяющая свести реализацию функций для обработки тензоров к перевызову функций для обработки изображений стандарта OpenVX. Приведено подробное описание алгоритма работы функций из расширения NNE с использованием предложенного метода. Рассмотрены достоинства и недостатки предложенного подхода к реализации функций.

Об авторах

Д. В. Воротнев
Национальный исследовательский университет «МИЭТ»; АО «Научно-производственный центр “ЭЛВИС”»
Россия

студент, кафедра ВМ-1, 124498, Москва, Зеленоград, площадь Шокина, д. 1, стр. 7;

инженер, 124498, Москва, Зеленоград, проезд № 4922, д. 4, стр. 2.



Р. В. Голованов
АО «Научно-производственный центр “ЭЛВИС”»
Россия

к.ф.-м.н., ведущий инженер

124498, Москва, Зеленоград, проезд № 4922, д. 4, стр.2


Д. А. Кузнецов
АО «Научно-производственный центр “ЭЛВИС”»
Россия

начальник отдела разработки программного обеспечения НТО-3

124498, Москва, Зеленоград, проезд № 4922, д. 4, стр.2


К. В. Панфилова
Национальный исследовательский университет «МИЭТ»; АО «Научно-производственный центр “ЭЛВИС”»
Россия

аспирант, кафедра ВМ-1, 124498, Москва, Зеленоград, площадь Шокина, д. 1, стр. 7;

инженер, 124498, Москва, Зеленоград, проезд № 4922, д. 4, стр. 2



С. В. Умняшкин
Национальный исследовательский университет «МИЭТ»
Россия

д.ф.-м.н., профессор, кафедра ВМ-1

124498, Москва, Зеленоград, площадь Шокина, д. 1, стр. 7


И. О. Шаронов
АО «Научно-производственный центр “ЭЛВИС”»
Россия

магистр, ведущий инженер

124498, Москва, Зеленоград, проезд № 4922, д. 4, стр. 2



Список литературы

1. Хайкин С. Нейронные сети: полный курс. 2-е изд. М.: Вильямс, 2008. 1104 с.

2. Гудфеллоу Я., Бенджио И., Курвилль А. Глубокое обучение. М.: ДМК Пресс, 2017. 652 с.

3. Вильчевская Е. Тензорная алгебра и тензорный анализ. СПб.: Изд-во Политехнического ун-та, 2012. 46 с.

4. Khronos. The OpenVX Specification. Available at: https://www.khronos.org/registry/OpenVX/specs/1.2/html/index.html (accessed 11.05.2018)

5. Особенности реализации функций стандарта OpenVX для специализированных платформ/ И. О. Шаронов, Д. А. Кузнецов, С. В. Умняшкин, К. В. Панфилова // Вопросы радиоэлектроники. 2017. № 3. С. 84–88.

6. Khronos. OpenVX Neural Network Extension. Available at: https://www.khronos.org/registry/OpenVX/extensions/neural_network_1.2/html/index.html (accessed 11.05.2018)

7. Жуков К. Г. Справочное руководство пользователя Fixed-Point Blockset [Электронный ресурс]. URL: http://matlab.exponenta.ru/fixedpoint/book1/index.php (дата обращения: 14.05.2018)

8. Knuth D. E. The art of computer programming, 3rd edition. Seminumerical Algorithms. Addison-Wesley, 1998, vol. 2, 800 p.


Для цитирования:


Воротнев Д.В., Голованов Р.В., Кузнецов Д.А., Панфилова К.В., Умняшкин С.В., Шаронов И.О. ОСОБЕННОСТИ РЕАЛИЗАЦИИ ТЕНЗОРОВ СТАНДАРТА OPENVX ДЛЯ РАБОТЫ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ НА СПЕЦИАЛИЗИРОВАННЫХ ПРОЦЕССОРАХ. Вопросы радиоэлектроники. 2018;(8):104-111. https://doi.org/10.21778/2218-5453-2018-8-104-111

For citation:


Vorotnev D.V., Golovanov R.V., Kuznetsov D.A., Panfilova K.V., Umnyashkin S.V., Sharonov I.O. OPENVX STANDARD TENSOR IMPLEMENTATION FOR ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS ON SPECIALIZED PLATFORMS. Issues of radio electronics. 2018;(8):104-111. (In Russ.) https://doi.org/10.21778/2218-5453-2018-8-104-111

Просмотров: 76


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2218-5453 (Print)
ISSN 2686-7680 (Online)