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本文综述了卷积神经网络（CNN）加速器的相关研究与应用。从自动驾驶、医疗诊断、图像识别等领域出发，介绍了CNN的广泛应用。同时，探讨了网络压缩与量化技术、硬件加速器设计、硬件软件协同设计等提升CNN性能的技术。此外，还涵盖了基于FPGA的加速器、物联网与边缘计算中的应用、安全与隐私保护，以及新兴技术与未来趋势。文章旨在为读者提供CNN加速器研究和应用的全面视角。

本文探讨了卷积神经网络（CNN）在边缘设备上的加速方法，重点介绍了CPU-加速器协同调度技术在提高推理性能和能效方面的优势。通过任务分配和负载均衡策略，该技术显著减少了计算资源的空闲时间，并在多个平台上验证了其有效性。此外，文章还分析了现代CNN加速器设计的关键因素，包括混合精度支持、内存架构优化和数据稀疏性利用，并展望了未来发展方向，如新型存储技术、逻辑技术和隐私保护方法。结合实验结果和案例分析，展示了协同调度技术相比传统方法在延迟和能耗方面的显著改进。

本文探讨了在CNN加速中采用CPU与加速器协同调度的技术方法，详细解析了如何通过合理的任务分配和延迟估计模型来优化CONV层的执行效率。文章提出了基于线性回归的延迟模型，用于准确估计加速器和CPU的处理时间，并结合通道分配策略，最大化硬件资源的利用率。通过在多个FPGA-SoC平台上进行实验验证，结果表明该协同调度技术在延迟估计精度和性能提升方面均表现出色，为资源受限的嵌入式边缘设备提供了一种高效的CNN加速方案。

本文探讨了针对卷积神经网络（CNN）加速的iMAC加速器硬件/软件协同设计以及CPU-加速器协同调度技术。iMAC加速器通过高效的通道分区、输入/权重分配和流水线执行，显著减少了响应时间并降低了能耗，尤其适用于资源受限的嵌入式/IoT环境。同时，CPU-加速器协同调度技术利用闲置硬件资源，提高了卷积层操作的性能，并降低了能耗。文章通过实验评估和操作流程分析，展示了这些技术在性能与能耗方面的优势，并指出其在实际应用中的适用场景和潜力。

本文探讨了卷积神经网络（CNN）加速中的硬件/软件（HW/SW）协同设计与调度技术。随着CNN在计算机视觉和自然语言处理等领域的广泛应用，如何通过任务划分、资源分配和优化调度实现高性能、高能效的推理成为关键问题。文章从硬件/软件协同设计的基本概念出发，结合认知物联网的案例，分析了硬件加速器与CPU之间的任务调度策略，并总结了其在性能提升、能效优化、灵活性和成本效益等方面的优势。此外，文章还讨论了关键技术指标、应用场景及未来发展趋势，为资源受限的边缘设备提供高效CNN加速的参考方案。

本文介绍了一种高效的稀疏CNN加速器Phantom-2D，通过内核内平衡技术、TDS技术、负载平衡以及稀疏掩码表示等多种手段，在性能和硬件复杂度之间取得了良好的平衡。实验结果表明，Phantom-2D在不同稀疏CNN模型（如VGG16和MobileNet）上均表现出显著的性能优势，相比密集架构、SCNN、SparTen和Eyeriss v2均有大幅提升。此外，Phantom-2D支持CNN的所有层，包括全连接层和非单位步长卷积，具有广泛的应用前景。

本文详细解析了高性能稀疏卷积神经网络计算核心Phantom及其二维架构Phantom-2D的设计原理与实现机制。Phantom核心通过多处理单元（PE）和线程调度实现高效计算，并采用输出缓冲区和编码机制优化稀疏数据处理。Phantom-2D架构由多个Phantom核心组成，通过R×C计算矩阵和两级负载均衡策略，有效提升硬件利用率和数据重用效率。架构支持多种CNN层类型，包括常规卷积、深度卷积、逐点卷积和全连接层，为稀疏CNN推理提供了高效、灵活的解决方案。

本文介绍了一种用于稀疏卷积神经网络（Sparse CNNs）计算的高性能计算核心——Phantom核心。针对现有稀疏CNN计算核心存在的检索和存储零值、效率低下、输出重用性差、设计复杂等问题，Phantom核心通过前瞻掩码（LAM）模块准确识别有效计算位置，结合自上而下选择器（TDS）、线程映射器（TM）、计算引擎（CE）和输出缓冲区（OB）等模块，实现高效的数据调度和硬件资源利用。Phantom核心采用稀疏掩码表示方法，避免了传统CSR或CSC格式的存储开销，并通过多线程设计动态映射有效计算，从而显著提升

本文详细解析了两种深度学习硬件加速器Sparse-PE和Phantom的设计与实现。Sparse-PE采用稀疏二进制掩码格式，在内存效率和计算节省方面表现出色；Phantom通过利用双边稀疏性和动态负载平衡策略，实现了高性能和高吞吐量的神经计算。两者为卷积神经网络（CNN）的计算和内存挑战提供了高效解决方案，推动深度学习硬件加速技术的发展。

本文详细介绍了稀疏卷积神经网络加速器Sparse-PE的核心处理流程，包括计算、累加和输出编码环节，并深入分析了其在不同卷积类型下的处理方式及性能表现。通过与传统密集核心及其他稀疏CNN加速器的对比，Sparse-PE在高稀疏度输入下展现了显著的性能优势和能效提升。文章还探讨了其架构设计、能耗相关分析以及未来优化方向，为稀疏CNN推理提供了一种高效的解决方案。

This blog introduces Sparse-PE, a novel multithreaded Processing Element designed to revolutionize sparse CNN acceleration. By addressing limitations in existing dense and sparse architectures, Sparse-PE minimizes ineffective computations and significantly

本文探讨了稀疏卷积神经网络（CNN）加速器的设计与评估，重点介绍了一种创新的稀疏计算处理引擎Sparse-PE。通过与现有加速器的对比，展示了Sparse-PE在性能、能耗和硬件利用率方面的显著优势。文章详细分析了稀疏性带来的挑战、现有加速器设计的局限性，并提出了Sparse-PE的核心工作机制及其在资源受限系统中的应用潜力。

本文详细介绍了稀疏CNN加速器的最新进展，重点分析了内积法、外积法和按行乘积法三种矩阵乘法架构的特点及代表性加速器设计。同时，深入阐述了一种用于稀疏输入特征图原位解压和卷积的CNN加速器设计方案，涵盖硬件架构、优化技术以及基于Xilinx ZCU106 FPGA的实现与评估。该设计通过高效的稀疏性利用、多精度支持和多种性能优化技术，实现了在资源受限平台上的高性能与高能效。文章最后对比了不同架构的优劣，并展望了未来可能的发展方向。

本文探讨了从密集到稀疏的卷积神经网络（CNN）加速器技术。重点介绍了NeuroMAX密集CNN加速器的设计与性能优势，并深入分析了稀疏CNN加速器的背景、原理及挑战。通过利用CNN模型中的权重和激活稀疏性，稀疏加速器能够显著提升计算效率和能源利用率，适用于移动设备、数据中心和物联网等场景。文章还比较了不同的稀疏矩阵乘法方法，并提出基于行积法的高效实现方案。

本文详细介绍了NeuroMAX深度卷积神经网络加速器的原理、架构与数据处理方法。通过采用对数映射技术，NeuroMAX有效降低了非均匀分布权重和激活值的量化噪声，提升了模型准确率。其基于Zynq-7020 SoC的硬件架构包含PE网格、内存块和可配置加法器，实现了高效的卷积计算。同时，NeuroMAX引入了二维权重广播数据流程，显著减少了片外数据移动，提高了吞吐量和硬件利用率。该加速器在3×3和1×1卷积操作中均表现出色，并具有良好的可扩展性和灵活性，适用于多种卷积神经网络结构。

本文介绍了两种创新的密集卷积神经网络（CNN）加速器——iMAC和NeuroMAX。iMAC通过整合im2col和MAC操作，减少了数据存储和传输开销，适用于资源受限的物联网设备，提高了成本效率。而NeuroMAX采用基于对数的处理单元（PE）和二维数据流设计，实现了高吞吐量和低能耗，优化了卷积操作的执行效率。两者分别从硬件架构、数据流设计和能效优化等方面为CNN在边缘设备上的高效部署提供了可行方案。

本文探讨了在资源受限的边缘设备上部署卷积神经网络（CNN）所面临的挑战，重点分析了CNN加速技术的延迟、资源使用和能量消耗情况。通过对不同解码单元（DU）数量的评估，展示了其在性能和硬件资源上的权衡，并结合算术编码和剪枝技术分析了系统级能量消耗的影响。此外，文章还介绍了密集CNN加速器的架构特点、流行架构（如systolic阵列和MAC阵列），并讨论了其优化方向与未来发展趋势，包括架构融合、智能化资源管理以及与新兴技术的结合，为边缘设备上的高效CNN推理提供了全面的技术分析和优化策略。

本文详细介绍了一种针对5位CNN权重的算术编码与解码技术，通过具体的解码示例、硬件架构设计及全面的评估，展示了该技术在压缩比、内存能耗和延迟开销方面的显著优势。文章还分析了其在边缘计算设备、移动设备和数据中心等场景的应用潜力，并展望了未来发展方向。该技术通过高效的编码与硬件解码机制，为资源受限环境下的深度学习模型部署提供了可行的解决方案。

本文详细介绍了一种针对5位CNN权重的算术编码与解码技术，涵盖算法概述、编码与解码流程、具体算法步骤以及实例演示。通过范围缩放方法，该技术实现了无损数据压缩，提高了数据传输和存储效率。

本文探讨了卷积神经网络（CNN）在资源受限系统中的压缩编码技术，重点介绍了输入特征图（IFM）的无损压缩方法以及5位CNN权重的算术编码与解码技术。针对CNN模型参数规模大、数据传输瓶颈等问题，提出了两步输入特征图压缩方案，利用ReLU激活函数带来的稀疏性，显著减少了数据传输量和延迟。同时，基于算术编码的5位权重压缩技术有效降低了权重存储需求和内存能耗。这些技术在嵌入式设备和物联网等边缘系统中具有广泛应用前景，为CNN在低功耗、低带宽环境下的高效运行提供了有力支持。

本文探讨了卷积神经网络（CNNs）的高效处理与压缩编码技术。首先介绍了近内存处理技术，包括eDRAM、3D内存（HMC）和内存内处理，这些技术能够有效降低能耗并提高计算效率。接着分析了压缩编码技术的基本概念和分类，比较了有损压缩和无损压缩的优缺点。随后详细讨论了适用于CNN的压缩编码方法，如权重修剪、量化、熵编码、游程编码等，并展示了最新的技术进展。文章最后总结了不同压缩技术的适用场景及面临的挑战，并展望了未来发展方向。本文旨在为资源受限设备上的CNN部署提供高效的处理和压缩策略。

本文全面概述了卷积神经网络（CNN）的核心概念、流行模型、常用数据集以及硬件加速技术。详细介绍了包括 AlexNet、VGGNet、GoogleNet、SqueezeNet、Binary Neural Networks 和 EfficientNet 等经典 CNN 模型的架构特点与应用场景，并分析了它们在不同数据集（如 MNIST、CIFAR 和 ImageNet）上的表现。同时，讨论了针对 CNN 推理的专用硬件加速器及其计算范式，如时间架构与空间架构的特点与优化方法。最后，展望了 CNN 在模型优化、硬

本文详细解析了卷积神经网络（CNN）的架构，包括数据准备、构建模块（如卷积层、池化层和全连接层）、参数与超参数的设置，以及超参数调优的方法。通过介绍CNN的关键技术和流程，帮助读者更好地理解和应用卷积神经网络，提高模型的性能和泛化能力。

本文深入解析了卷积神经网络（CNN）的原理、应用领域及其面临的挑战。重点探讨了CNN在自动驾驶、医疗AI和安全领域中的实际应用，同时分析了高准确率DNN/CNN模型在计算、能源和稀疏性方面存在的瓶颈问题。文章还介绍了不同类型的CNN架构以及应对这些挑战的策略，包括算法优化、量化策略和剪枝技术等。最后，对CNN的未来发展进行了展望，提出更高效的加速器设计、优化模型结构和跨领域融合应用等方向。

本文探讨了卷积神经网络（CNN）加速器的原理、架构及其在现代人工智能应用中的重要性。深度学习神经网络（DNN）在多个领域如自动驾驶、图像识别和语音处理中发挥了关键作用，而CNN作为DNN的一种，因其在计算机视觉任务中的卓越表现而被广泛采用。文章分析了DNN/CNN的训练与推理阶段的不同需求，以及在边缘设备上高效运行CNN推理的重要性与挑战。此外，还介绍了CNN的基本架构、流行模型、常用数据集以及相关的硬件处理技术，为读者提供了对CNN加速器全面的理解。