【摘 要】
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随着人工智能技术的发展,卷积神经网络相比于传统算法,在图像分类、目标检测、语音识别等领域性能上取得了大幅提升,然而庞大的参数量和计算量使得卷积神经网络在资源有限的嵌入式场景中的应用受限。本文提出了可配置的卷积神经网络专用硬件电路,作为面向嵌入式图像处理场景的图像协处理器（Image Process Coprocessing Unit,IPCU）芯片的重要部件,可在资源受限条件下实现卷积神经网络实时
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随着人工智能技术的发展,卷积神经网络相比于传统算法,在图像分类、目标检测、语音识别等领域性能上取得了大幅提升,然而庞大的参数量和计算量使得卷积神经网络在资源有限的嵌入式场景中的应用受限。本文提出了可配置的卷积神经网络专用硬件电路,作为面向嵌入式图像处理场景的图像协处理器（Image Process Coprocessing Unit,IPCU）芯片的重要部件,可在资源受限条件下实现卷积神经网络实时推理运算,达到了较高能效比。本文在分析嵌入式应用中数据处理需求和数据流特点的基础上,提出了低资源开销的可配置卷积神经网络加速电路。其特点包括:支持自定义的网络结构和数据流配置加速指令;资源受限条件下的高效数据传输和缓存机制;基于Winograd快速算法的低资源开销卷积实现方案。针对设计的卷积神经网络加速电路,本文进一步提出了轻量化网络设计方法及部署工具。针对加速电路有限资源来设计参数量和运算量小的轻量网络,将网络浮点模型通过量化感知训练,以较小的精度损失量化至定点模型,并设计了相应转换工具,将定点模型转换为可部署至IPCU中卷积神经网络加速电路的配置文件,为芯片落地应用提供了有效支持。最后,本文以某智能成像项目为应用背景,设计了气动传输效应模糊核参数估计网络,以该网络作为实施实例部署至加速电路实现,利用网络估计参数复原图像取得了较好的效果,验证了本文提出的卷积神经网络加速电路及其部署方法的有效性。本文提出的卷积神经网络加速电路在中芯国际65nm工艺下实现的面积为2.43mm~2,在电源电压1.2V,频率150MHz下,功耗仅为30.589m W,能效比高达176.5GMACS/W,与其它同工艺节点的神经网络加速器相比取得了1.3～2.2倍的能效提升。IPCU芯片已于2021年10月提交流片。
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