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神经网络加速器边缘芯片技术与实际应用研究
目录
一、内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.1研究背景及意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.2相关技术与研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
1.3国内外发展态势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
1.4本文主要研究内容与目标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
1.5技术路线与创新点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
二、神经网络计算模型与硬件表示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
2.1深度学习模型原理分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
2.2常见神经网络结构与特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
2.3权重及激活函数的硬件映射．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
2.4基于张量计算的核心算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
2.5数据流与内存访问模式优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
三、边缘计算环境下的硬件设计考量．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
3.1芯片总体架构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
3.2并行处理单元构建策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
3.3低功耗设计关键技术与挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
3.4集成度与单片实现的权衡．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36
3.5系统接口与通信机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
四、核心部件设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41
4.1精确度可调的运算核心实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44
4.2神经元计算核心的优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46
4.3数据重用机制与片上存储设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48
4.4外部存储交互与带宽管理策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50
4.5存储一致性协议设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52
五、架构级性能优化与．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．55
5.1指令调度与任务分配算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．58
5.2通过流水线与线程级并行提升吞吐量．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．61
5.3数据局部性管理策略研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．66
5.4芯片性能评估指标体系建立．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．67
5.5关键性能参数仿真与实验验证．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．69
六、硬件描述与验证方法学．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．73
6.1采用硬件描述语言的模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．74
6.2功能验证平台搭建与测试用例生成．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．76
6.3仿真环境与工具链介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．77
6.4准备验证方法与测试策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．79
6.5设计实现的IP核复用与管理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．81
七、边缘场景下的典型应用实例．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．83
7.1智能视频监控与行为识别．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．85
7.2基于人脸的精准辨认系统．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．88
7.3场景智能交互与内容推荐．．．．．．．．．．．．．
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