传输触发架构的可编程神经网络处理器设计.pdf

: 传输触发架构的可编程神经网络处理器设计 : 提出了一种基于传输触发架构的可编程神经网络处理器，用于解决卷积神经网络算法的多样性及大量数据交换计算问题。 : 处理器、微型机器、数据处理、参考文献、专业指导 【正文】: 传输触发架构(Transport Triggered Architecture, TTA)是一种高效的数据流处理架构，它特别适合于处理大规模并行计算任务，如神经网络的计算。在卷积神经网络(CNN)中，由于其复杂的层间连接和大量的乘累加运算，对处理器的计算能力和数据流动管理提出了高要求。传统的处理器架构可能难以满足这些需求，因此设计了一种基于TTA的可编程神经网络处理器，以提高CNN的计算效率和灵活性。 该处理器设计的关键在于构建一个数据传输网络，该网络由多通道直接存储器访问通道(DMA)、多端口存储器以及专用池化数据通道组成。这些组件协同工作，有效地解决了CNN算法中的数据交换问题，提高了数据的吞吐速率。通过这种方式，处理器能够适应不同的CNN结构，减少了硬件资源的消耗，特别是节省了46.5%的硬件乘法器资源。 尽管与并行流水线方案相比，该架构的吞吐速率慢了11%，但是它的可编程性和适应性更强。这意味着它可以灵活地处理各种CNN模型，而无需为每个模型定制硬件。这在不断发展的深度学习领域中具有显著优势，因为新的CNN架构和优化策略不断涌现。 此外，该设计还具有高系统并行度，允许处理器同时处理多个计算任务，从而提高了处理速度。同时，由于其可在线配置的特性，处理器可以在运行时根据需要调整其架构，以适应不同的工作负载和计算需求。 相比于其他非流水线实现方案，该设计的吞吐速率至少提高了40%，这意味着它能更快地完成CNN的计算任务。这对于实时应用，如自动驾驶、图像识别或视频分析等，至关重要。 这种基于TTA的可编程神经网络处理器设计提供了一个平衡解决方案，兼顾了性能、灵活性和资源效率。通过优化数据传输和计算流程，它在处理卷积神经网络时表现出了良好的效能，并为未来针对CNN的硬件加速器设计提供了有价值的参考。同时，它也强调了在微处理器设计中考虑算法特性和数据流管理的重要性，这对于推动深度学习领域的硬件发展具有重要意义。