【摘 要】
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边缘智能计算对硬件资源的需求复杂多元，传统计算平台难以为继，异构并行计算平台成为边缘智能算法落地的关键途径之一。以深度学习算法和边缘计算为牵引，对异构并行计算平台展开研究。一方面，阐述了传统计算平台适配实现边缘智能计算的优缺点，指出边缘端应用场景中传统计算平台算力与功耗矛盾突出等局限性，并以指令模型、通讯机制和存储体系三个关键技术为线索梳理技术发展脉络。另一方面，从运算速度、功耗等角度重点对比分析
【机 构】
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国防科技大学电子科学学院自动目标识别重点实验室
【基金项目】
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ATR重点实验室春雨基金（WDZC20205500210）；
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边缘智能计算对硬件资源的需求复杂多元，传统计算平台难以为继，异构并行计算平台成为边缘智能算法落地的关键途径之一。以深度学习算法和边缘计算为牵引，对异构并行计算平台展开研究。一方面，阐述了传统计算平台适配实现边缘智能计算的优缺点，指出边缘端应用场景中传统计算平台算力与功耗矛盾突出等局限性，并以指令模型、通讯机制和存储体系三个关键技术为线索梳理技术发展脉络。另一方面，从运算速度、功耗等角度重点对比分析了近年来典型异构平台较新的代表性产品，然后针对不同应用场景和约束条件给出了异构平台的选择建议：建议优先选择CPU+X组合的异构平台。功耗要求严格约束下的应用建议优先选择CPU+FPGA组合；功能迭代更新快的场景建议优先选择CPU+GPU组合；算法成熟且对实时性和功耗均具有高要求的应用优先选择ASIC计算平台。最后，提出了异构并行计算平台在指令模型统一、通讯机制轻量化、存储体系灵活性以及开发生态完备化四个方面的问题与挑战，期望能为该领域研究人员带来一定的启发。
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