【摘 要】
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传统基于规则的自动驾驶方案由于难以全面覆盖场景、保守的驾驶策略存在很大的局限性,随着人工智能和硬件算力的高速发展,基于深度强化学习的决策方案展现了更多的鲁棒性和灵活性。然而,庞大的计算量还是对边缘设备上的实现带来了巨大的挑战,利用神经网络的冗余性,量化部署能够以极小的精度牺牲带来计算、存储和访存上的优势。但不同的网络结构差异造成了网络之间、层与层甚至单层内部的权值和特征图的分布都可能大不相同,单一
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传统基于规则的自动驾驶方案由于难以全面覆盖场景、保守的驾驶策略存在很大的局限性,随着人工智能和硬件算力的高速发展,基于深度强化学习的决策方案展现了更多的鲁棒性和灵活性。然而,庞大的计算量还是对边缘设备上的实现带来了巨大的挑战,利用神经网络的冗余性,量化部署能够以极小的精度牺牲带来计算、存储和访存上的优势。但不同的网络结构差异造成了网络之间、层与层甚至单层内部的权值和特征图的分布都可能大不相同,单一精度的加速器难以获得精度和资源的最优平衡。针对这些问题,设计了一种支持混合精度运算的深度强化学习自动驾驶决策算法的硬件加速器,主要工作内容如下:1.设计了一种计算位宽可配置的MAC单元,能够实现不同精度的运算,支持多精度的神经网络模型部署。2.通过引入存储块与计算块的可重构映射,优化不同网络结构下的共享数据流;在计算阵列内部和计算单元内部增加多级存储,提高复用数据流。3.为了解决单层网络内精度与计算位宽难以双赢的情况,提出了一种高位数据编码方式在单层网络内部实现混合精度运算,避免特征图分布不均情况下量化所带来的截断误差。4.为了增加加速器的灵活性,设计了专用指令集,参数化控制硬件的重构、计算信息,降低不同模型不同精度的网络的部署难度。5.在FPGA上完成加速器的硬件实现,以SLAC自动驾驶决策网络作为部署模型,使用CARLA自动驾驶仿真平台进行实验。所设计的加速器在SLAC自动驾驶决策网络上测试达到有效算力18.3GOPS,是CPU的10.7倍,GPU的3.3倍;能效比2.197GOPS/W,是CPU的104倍,GPU的28倍;对于层内混合精度特征图计算方法进行测试分析,实验表明可以通过较少的延迟成本有效降低量化所带来的误差。
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