【摘 要】
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随着物联网技术的发展,人们对硬件设备的安全化、智能化、联网化、节能化等方面提出了更高的要求。得益于提供计算服务的AI引擎技术的发展,物联网设备的智能化得到巨大的提高。但由于对抗攻击技术的发展以及物联网设备面向的环境复杂多样,物联网设备的智能化过程面临着巨大的安全问题。因此物联网设备上的AI引擎如何在均衡性能、功耗的情况下,为人工智能应用提供安全的计算环境服务,逐渐成为物联网中人工智能应用落地的一个
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随着物联网技术的发展,人们对硬件设备的安全化、智能化、联网化、节能化等方面提出了更高的要求。得益于提供计算服务的AI引擎技术的发展,物联网设备的智能化得到巨大的提高。但由于对抗攻击技术的发展以及物联网设备面向的环境复杂多样,物联网设备的智能化过程面临着巨大的安全问题。因此物联网设备上的AI引擎如何在均衡性能、功耗的情况下,为人工智能应用提供安全的计算环境服务,逐渐成为物联网中人工智能应用落地的一个研究发展的方向。不同于只追求高性能计算的AI引擎,本文的创新点和工作重点在于围绕物联网设备的要求,构建高安全、具备多种计算环境服务的AI引擎。本文的主要工作有以下几点:（1）基于Trust Zone技术,设计了一种面向物联网设备的高安全人工智能引擎,使得网络模型的解析与数据的输入在安全环境下进行,数据不会被破坏。（2）为了使引擎面向不同的应用场景,提供多种计算环境服务,设计一种任务分发的机制。使得引擎可以在均衡计算速度、模型精度、设备功耗的情况下,提供多种计算环境服务。（3）研究Trust Zone技术保护下,计算资源的限制问题、信息交互机制以及ARM计算库的Open CL接口的规范,设计与实现引擎可以基于多核CPU资源并行计算的机制,使得引擎可以为计算量大的模型提供安全的高性能计算环境服务。（4）研究异构平台的RPMsg通信机制和CMSIS量化计算接口规范,设计与实现引擎可以基于量化计算的方式调用低功耗计算资源的机制,使得引擎可以为计算量小的模型提供安全的低功耗计算环境服务。（5）对低功耗计算环境中所需计算资源进行优化,采用内存复用策略。减少因频繁进行内存申请与释放而产生的碎片化和时延的问题。基于CMSIS的量化计算接口规范,实现模型数据的量化机制,使得模型能在Cortex-M处理器平台上加速运算。（6）研究可信校验的机制,针对网络模型的计算结果给出可信校验的方案。并给出量化计算机制下的可信校验方案,增强AI引擎的安全性。
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