NPU的工作原理:神经网络计算的流水线

NPU的工作原理可以概括为以下几个步骤:

1. 模型加载

· 将训练好的神经网络模型加载到NPU的内存中。

2. 数据输入

· 输入数据(如图像、语音)通过接口传输到NPU。

3. 计算执行

· NPU根据模型结构,依次执行卷积、池化、全连接等计算任务。

· 矩阵乘法单元和卷积加速器并行工作,高效完成计算。

4. 结果输出

· 计算完成后,输出结果(如分类标签、检测框)返回给主机或其他处理器。

5. 任务调度

· 在多任务场景下,NPU的任务调度器负责分配计算资源,确保高效执行。

NPU的架构:模块化与可扩展性

NPU的架构设计注重模块化和可扩展性,以下是其典型架构:

1. 计算核心模块

· 矩阵乘法单元(MMU):负责高效的矩阵运算。

· 卷积加速器:专为卷积运算设计,支持多种卷积核尺寸。

· 激活函数单元:支持常用激活函数的硬件加速。

2. 内存与缓存

· 权重缓存:存储神经网络的权重参数。

· 数据缓存:存储输入数据和中间计算结果。

· 共享内存:用于不同计算单元之间的数据交换。

3. 控制单元

· 任务调度器:负责分配计算资源和管理任务执行。

· 指令解码器:将高级指令转换为硬件可执行的操作。

4. 接口模块

· 高速接口:支持与CPU、GPU等处理器的数据交换。

· 外部内存接口:用于访问外部存储设备。

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