5、卷积神经网络的高效处理与压缩编码技术

最新推荐文章于 2025-08-31 23:27:51 发布
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分类专栏： 解码CNN加速器 文章标签： 卷积神经网络 CNN 高效处理
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卷积神经网络的高效处理与压缩编码技术

1. 卷积神经网络概述与高效处理技术

在卷积神经网络（CNNs）的处理中，能耗和数据存储是重要的考量因素。

1.1 近内存处理技术

近内存处理技术通过减少片外数据移动并在内存中或其附近进行计算来降低能耗。例如，嵌入式动态随机存取存储器（eDRAM）技术将高密度DRAM置于加速器芯片上，以实现更快的执行速度和最小的内存延迟。它的密度约为标准SRAM的2.85倍，能效比DDR3内存高321倍，但成本比标准DRAM内存高。

另一种3D内存技术，即混合内存立方体（HMC），将DRAM堆叠在芯片顶部，为数据传输提供更高的带宽，从而提高性能。一些工作如Neurocube和Tetris使用HMC技术实现更快、更节能的CNN推理。

下面是传统架构和近内存处理架构的对比：
| 架构类型 | 计算位置 | 数据传输开销 |
| ---- | ---- | ---- |
| 传统架构 | CPU | 大 |
| 近内存处理架构 | 近内存加速器 | 小 |

mermaid图如下： 

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px
    classDef data fill:#FFF6CC,stroke:#FFBC52,stroke-width:2px

    A(CPU):::process -->|数据传输| B(Memory):::data
    C(CPU):::
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