NVDLA是一种逻辑硬件化的神经网络加速器，由NVIDIA主导的开源项目。它采用Verilog编写，主要计算单元包括卷积、激活、池化和规范化。NVDLA的软件调用流程涉及应用、模型加载、用户态库、内核态驱动和硬件交互。其硬件架构紧密绑定ISA和微架构，提供高效能但生态隔离。NVDLA拥有63个MAC，适用于加速计算密集型的AI算子，与GPGPU配合使用，实现推理计算的加速和低功耗。
NPU的设计比较常见的有两类套路，第一种是带指令集的指令集加速器，这种加速器类似于DSP/CPU的设计，通过专门设计的NN/Matrix加速指令集配合紧致内存，或者直接在流水线上扩展加速单元，成为流水线的一部分，这种设计的好处是逻辑灵活，软件友好。另一种是逻辑硬件化(总线加速器型)的，比如卷积算子加速，就会真的去设计一个卷积电路，然后用过总线配置寄存器的方式驱使它去工作，NVDLA神经网络加速单元的实现思路属于后者。
NVDLA官网：
NVIDIA Deep Learning Accelerator
NVDLA和做显卡也做加速器的NVDIA拼写很像，这也正象征了它们的关系，nvidla应该是NVIDIA主导的项目，从NVIDIA官网右上角的明显的NVIDIA Logo可以看的出来，由于其强大的背景，被很多芯片公司拿来套壳开发，但是无论是真正的自主开发，或者是直接购买已有的NPU IP，只要能够解决行业刚需问题，就是一个优秀的实现方案。
follow中部的github链接打开github开源项目地址，这股联系更加赤果果了，邮箱后缀直接就是nvidia的。据此可以得出结论，nvdla是nvidia主导的开源项目。
GITHUB地址：
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