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本白皮書介紹了一種 7 位小浮點 （SFP） 數字表示形式，該表示法可以實現具有相同功能的深度神經網絡模型精度與 INT8 相同，但 ResNet-50 的性能提高了 60%。這通過可以非常實施的 SFP 乘數實現改進在賽靈思 FPGA 上僅使用 9.5 LUT6 即可高效運行。由于 DSP 塊不是乘法需要，使用 SFP 會導致顯著提高計算量密度，同時仍能實現 600MHz 時鐘速率。定義了 SFP 表示形式，并顯示如何將其應用于深度神經網絡，無需任何再訓練。最佳實踐然后描述構建基于 SFP 的卷積，該卷積利用Xilinx DSP 模塊的獨特功能可構建高效的大型加法器樹。最后，定量結果比較了不同SFP的面積成本和效率變種。
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