1、卷积神经网络加速器：原理、架构与应用

卷积神经网络加速器：原理、架构与应用

1. 引言

深度学习神经网络（DNNs）在现代人工智能（AI）应用中发挥了关键作用，例如自动驾驶、图像识别和语音处理等。在许多应用场景中，DNNs 已经达到甚至超越了人类的精度水平。这种高精度得益于 DNN 能够通过统计学习从大量训练数据中自动提取高级特征，并在不断学习中优化，从而有效表示输入空间，这与早期由领域专家手工设计特征的方法截然不同。

卷积神经网络（CNNs）作为 DNNs 的一种，在计算机视觉任务中应用最为广泛。与其他类型的 DNNs 如多层感知器（MLP）、循环神经网络（RNNs）等相比，CNNs 的发明彻底改变了计算机视觉领域，使其众多应用得以普及。CNNs 的应用范围十分广泛，涵盖了图像和视频识别、推荐系统、图像分类、图像分割、医学图像分析、目标检测、活动识别、自然语言处理、脑机接口以及金融时间序列预测等。

DNN/CNN 的处理通常分为训练和推理两个阶段，每个阶段都有不同的计算需求。训练阶段需要使用大量特定应用的数据集来训练 DNN 模型，训练时间取决于模型大小和目标精度要求。对于高精度应用，如自动驾驶，训练一个 DNN 可能需要数周时间，且通常在云端进行。推理阶段则可以在云端或边缘设备（如移动设备、物联网设备、自动驾驶车辆等）上进行。如今，在许多应用中，将推理过程放在边缘设备上进行具有诸多优势，例如在手机上进行图像和视频处理，可降低通信成本和数据传输延迟，避免因网络中断导致的重要设备功能丢失，同时减少将个人数据发送到云端服务器的安全风险。然而，在边缘设备上运行 DNN/CNN 推理也面临挑战，因为边缘设备的嵌入式平台成本受限，计算能力有限，因此高效运行计算和内存密集型的 DNN/CNN 推理至关重要。