【摘 要】
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随着摩尔定律的失效,通用处理器的发展逐渐逼近天花板,定制化处理器开始兴起。人工智能、大数据和通信技术的蓬勃发展,推动物联网领域迅速发展。面对日益增长的数据量,物联网设备不能再像向过去一样只做简单的数据收集工作,而把复杂的计算任务交给云上服务器。同时物联网设备复杂的应用场景对处理器提出了高能耗比、小面积、灵活定制的要求。因此,本文对可配置的定制化处理器及其后端编译移植技术进行了深入分析和研究。本文首
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随着摩尔定律的失效,通用处理器的发展逐渐逼近天花板,定制化处理器开始兴起。人工智能、大数据和通信技术的蓬勃发展,推动物联网领域迅速发展。面对日益增长的数据量,物联网设备不能再像向过去一样只做简单的数据收集工作,而把复杂的计算任务交给云上服务器。同时物联网设备复杂的应用场景对处理器提出了高能耗比、小面积、灵活定制的要求。因此,本文对可配置的定制化处理器及其后端编译移植技术进行了深入分析和研究。本文首先对比了目前主流的指令集架构x86、ARM和新兴的RISC-V指令集架构的优劣势,总结了国内外在RISC-V芯片领域和卷积神经网络设备端优化领域的相关工作和研究现状。接着,分析了目前主流的RISC-V开源处理器的优缺点,着重研究RISC-V官方开源的Rocket-Chip处理器生成器,深入研究其定制化特性。最后,结合目前热门的卷积神经网络,探索在设备侧提供加速人工智能推理速度的定制化处理器的设计与实现,并提供后端适配编译器的一体化解决方案。为此本文提出了一种以RISC-V模块化指令集为基础的附加在Rocket-Chip Generator上的可定制的卷积神经网络加速器的指令与硬件设计,并为基于该设计实现的卷积神经网络加速器进行了 LLVM编译器的后端适配。
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