Eyeriss Data Reuse

  对于在Eyeriss中提到的这几种data flow(WS/OS/No local Use/RS), 也就是涂锋斌提到的计算模式, 应该怎么去理解

data flow in Eyeriss row stationary

  核心是说尽量减少从片内buffer上来回地W/R, 以各种形式来reuse data

  用涂锋斌的这张图, 一个PE里就是一个数和一个数的乘再加上一个数, 每一个加乘运算涉及到三个REG, weight REG/input REG/PSum REG, PSum REG就是output的中间结果

conv calculate

  对于WS/OS, 我们可以用下面这两个过程来表示, 重点就是看REG里谁始终不动, 然后相邻的PE之间能够传递什么

WS/OS

  那对于RS, 这是Eyeriss提出的计算模式, paper中给的那张图很好的说明了

RS-iteration

  和之前WS/OS的关键区别在于REG中存的不只是一个数, 而是一行的Weight和一行的Input, 对应位置分别相乘, 在迭代过程中, 不变的是Weight, 经过3次迭代后, output这一行的结果全部算完

  那这个“RS-2D”又说明了什么呢, 就是在相邻PE之间传递的是PSum, step1经过PE3->PE2->PE1, output最左上角那个点就已经算出来了, 下一次就是变换input Register的值, 然后再经过PE3->PE2->PE1, output首行中间那个点就算出来了, 以此类推, 这两张图, RS-iteration是从时间层面去表示RS的过程, RS-2D是

RS-2D

http://nvdla.org/primer.html