凳子花❀的博客

随着机器学习在日常生活中的广泛应用，机器学习加速器取得了显著发展，性能更加优越，能耗也更为高效。随着大量新型加速器的涌现，有必要在通用基准测试上对它们与最先进的加速器进行衡量和比较。在本项目中，我们首先将开源的NVIDIA深度学习加速器（NVDLA）集成到Chipyard框架中，然后将其与开源的Gemmini systolic阵列生成器进行对比。结果表明，在运行ResNet-50时，NVDLA相比默认配置的Gemmini快2.93倍，相比同等规模配置的Gemmini快3.77倍。

当代计算领域正面临一个根本性的转折点。一方面，摩尔定律的经济和物理效益逐渐减弱，依赖通用处理器性能提升的传统模式已难以为继。另一方面，深度学习等计算密集型应用的需求呈爆炸式增长，对算力提出了前所未有的要求。这一矛盾催生了计算架构的范式转变：从通用计算转向专用计算，领域特定加速器（Domain-Specific Accelerators, DSAs）应运而生。然而，设计高效的DSA硬件只是挑战的一部分，如何为其高效、便捷地编程，是更为严峻的难题。高级机器学习框架（如PyTorch、TensorFlow）在抽象

为了全面理解Gemmini加速器的设计理念，必须首先将其置于其运行的宏观环境——一个完整的片上系统（SoC）中进行考量。与许多独立的外设加速器不同，Gemmini的设计与主机系统紧密集成，其性能和可编程性与主机CPU及其内存系统深度耦合。该图表所展示的架构，正是这种紧密耦合设计哲学的物理体现。

在Chipyard中，定义一个SoC的主要方式不是通过修改顶层的Verilog或Chisel代码，而是通过编写和组合配置（Config）类。这是一个极其强大和灵活的机制。定义：一个Config类是一个Scala类，它本质上是一系列设计参数的集合。这些参数直接控制着硬件生成器的行为。组合与覆盖Config类是可组合的。通过使用++操作符，可以将多个Config“片段”（fragments）叠加在一起，形成一个完整的SoC配置。

网站类型：技术文档🏅权威机构该页面是Chipyard项目的官方技术文档主页。Chipyard 是一个由伯克利架构研究中心 (Berkeley Architecture Research)开发、美国国家科学基金会 (NSF) 支持的开源硬件开发框架。此文档是学习和使用该框架的核心资源。核心功能与目标Chipyard 是一个用于敏捷设计和评估全系统硬件的框架，专注于片上系统 (SoC)的开发。它整合了一系列开源与商业工具，旨在简化从设计、仿真、原型验证到物理实现的完整流程。框架核心组成与工作流程。