14、稀疏卷积神经网络加速器的评估与创新设计

最新推荐文章于 2025-09-10 16:02:18 发布
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分类专栏： 卷积神经网络加速器探秘 文章标签： 稀疏卷积神经网络 加速器设计 Sparse-PE
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稀疏卷积神经网络加速器的评估与创新设计

1. 评估背景与基准选择

在评估稀疏卷积神经网络（CNN）加速器时，由于先前提出的许多CNN加速器实现方式不同，如有些采用专用集成电路（ASIC），有些在模拟器中评估，直接与它们进行定量比较并不可行。因此，我们选择以基于CPU（使用Darknet框架，时钟频率为1.2 GHz的单核心执行）的CNN推理作为基准，仅比较卷积（CONV）层的执行时间。选择单核心CPU执行作为基准，是因为该技术的主要目标是资源受限的系统，如物联网（IoT）设备常因资源和功耗限制使用单核心CPU。

为了评估，我们选择了SqueezeNet中的6个卷积层（CONV层15、17、26、28、41和43），其配置如下表所示：

层 IFM大小 OFM大小 滤波器大小 滤波器数量 步长 填充
层15 29 × 29 × 32 29 × 29 × 128 1 × 1 × 32 128 1 0
层17 29 × 29 × 32 29 × 29 × 128 3 ×
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卷积神经网络加速器设计
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16、稀疏卷积神经网络加速器Sparse - PE的原理与性能分析
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【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种结合改进A*算法的JPS（跳跃点搜索）全局路径规划与DWA（动态窗口法）局部避障的混合控制算法，用于机器人在动静态障碍物环境下的自主导航。该算法通过JPS优化全局路径搜索效率，提升路径规划速度，并结合DWA实现实时动态避障，增强了机器人在复杂动态环境中的适应性和安全性。整个系统在Matlab平台上进行了代码实现与仿真验证，展示了良好的路径规划效果与避障性能。; 适合人群：具备一定机器人学、自动控制或路径规划基础知识的研究生、科研人员及从事智能机器人开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于移动机器人在静态与动态障碍共存环境中的自主导航任务；②为研究高效全局规划与实时局部避障的融合策略提供技术参考与实现案例；③支持Matlab仿真环境下的算法验证与优化。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解JPS与DWA的集成逻辑，重点关注算法在路径最优性、计算效率与避障实时性之间的平衡设计，可进一步扩展至多机器人系统或复杂地形场景的应用研究。
结构稀疏深度神经网络加速评估与优化
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