检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机研究与发展 2021年第6期58卷 1204-1229页

作者：李涵严明玉吕征阳李文明叶笑春范东睿唐志敏计算机体系结构国家重点实验室(中国科学院计算技术研究所) 北京100190 中国科学院大学北京100049

近年来,新兴的图神经网络因其强大的图学习和推理能力,得到学术界和工业界的广泛关注,被认为是推动人工智能领域迈入“认知智能”阶段的核心力量.图神经网络融合传统图计算和神经网络的执行过程,形成了不规则与规则的计算和访存行为共... 详细信息

近年来,新兴的图神经网络因其强大的图学习和推理能力,得到学术界和工业界的广泛关注,被认为是推动人工智能领域迈入“认知智能”阶段的核心力量.图神经网络融合传统图计算和神经网络的执行过程,形成了不规则与规则的计算和访存行为共存的混合执行模式.传统处理器结构设计以及面向图计算和神经网络的加速结构不能同时应对2种对立的执行行为,无法满足图神经网络的加速需求.为解决上述问题,面向图神经网络应用的专用加速结构不断涌现,它们为图神经网络定制计算硬件单元和片上存储层次,优化计算和访存行为,取得了良好的加速效果.以图神经网络执行行为带来的加速结构设计挑战为出发点,从整体结构设计以及计算、片上访存、片外访存层次对该领域的关键优化技术进行详实而系统地分析与介绍.最后还从不同角度对图神经网络加速结构设计的未来方向进行了展望,期望能为该领域的研究人员带来一定的启发.

关键词：图神经网络混合执行模式加速结构人工智能领域专用架构

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计算体系架构研究综述与思考

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中国科学：信息科学 2022年第3期52卷 377-398页

作者：高彦钊邬江兴刘勤让沈剑良宋克张帆信息工程大学信息技术研究所郑州450003

随着摩尔定律(Moore's law)与迪纳德(Dennard)缩放定律逐步走向终结,依靠集成电路制程工艺的进步提升计算系统性能与效能越来越困难,计算体系架构的演进成为了未来计算系统发展的重要技术途径.本文首先从应用适应性、计算驱动方式... 详细信息

随着摩尔定律(Moore's law)与迪纳德(Dennard)缩放定律逐步走向终结,依靠集成电路制程工艺的进步提升计算系统性能与效能越来越困难,计算体系架构的演进成为了未来计算系统发展的重要技术途径.本文首先从应用适应性、计算驱动方式、系统重心变化、计算核心构成,以及计算逻辑使用等不同的角度回顾了体系架构的发展历程,总结了不同体系架构的优缺点;然后着重分析了在人工智能、大数据等应用飞速发展的条件下未来计算系统的能力需求特征;最后提出了软件定义计算体系架构,并梳理了其重点研究内容与关键技术,为未来计算体系架构的发展提供了一条可行的技术途径.

关键词：体系架构软件定义计算领域专用架构异构计算可重构计算

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基于RISC-V的卷积神经网络专用指令集处理器

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计算机工程 2021年第7期47卷 196-204页

作者：廖汉松吴朝晖李斌华南理工大学微电子学院广州510641 人工智能与数字经济广东省实验室(广州) 广州510330

针对x86和ARM商用架构CPU因专利、授权导致定制成本过高和灵活性不够的问题,面向物联网领域提出一种基于RISC-V开源指令集的卷积神经网络(CNN)专用指令集处理器。通过自定义拓展指令调用加速器对轻量化CNN中的卷积和池化操作进行加速,... 详细信息

针对x86和ARM商用架构CPU因专利、授权导致定制成本过高和灵活性不够的问题,面向物联网领域提出一种基于RISC-V开源指令集的卷积神经网络(CNN)专用指令集处理器。通过自定义拓展指令调用加速器对轻量化CNN中的卷积和池化操作进行加速,提高终端设备能效。在此过程中,配置CNN各层信息控制加速器进行分组运算,以适应不同大小的输入数据,同时调整加速器的数据通路,对耗时操作进行单独或结合运算,以适应不同的轻量化网络。FPGA平台验证结果表明,该处理器在100 MHz工作频率下推理Squeeze Net网络,耗时约40.89 ms,功耗为1.966 W,较手机处理器单核计算速度更快,与AMD Ryzen7 3700X、NVIDIA RTX2070 Super和Qualcomm Snapdragon 835平台相比,其消耗资源少、功耗低,在性能功耗比上也具有优势。

关键词： RISC-V指令集卷积神经网络领域专用架构专用指令集处理器硬件加速

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用于单片化I-ToF传感芯片的超小型低功耗RISC-V专用处理器设计

用于单片化I-ToF传感芯片的超小型低功耗RISC-V专用处理器设计

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作者：黄正伟深圳大学

学位级别：硕士

随着社会不断朝着智能化与数字化的方向发展,3D感知技术已经成为自动驾驶、生物医学和虚拟现实等高科技领域的一大重要升级趋势。作为当前主流的3D感知方案之一,I-To F深度探测技术得到了迅猛的发展。I-To F深度探测技术的核心部件是I-T... 详细信息

随着社会不断朝着智能化与数字化的方向发展,3D感知技术已经成为自动驾驶、生物医学和虚拟现实等高科技领域的一大重要升级趋势。作为当前主流的3D感知方案之一,I-To F深度探测技术得到了迅猛的发展。I-To F深度探测技术的核心部件是I-To F传感芯片。I-To F传感芯片是通过间接获取光在探测器与目标物体之间的飞行时间来计算出它们两者之间的距离,从而得到目标物体的3D信息。随着I-To F深度探测技术的愈发成熟,各种高科技领域对I-To F传感芯片的需求会越来越大。I-To F传感芯片产能的增加会引起由芯片面积带来的经济成本问题和芯片运行功耗带来的环境成本问题。为了有效地解决上述问题,本文基于RISC-V指令集架构为I-To F传感芯片设计了一个定制化的超小型低功耗处理器。该处理器由处理器内核、总线、存储器、常用外设和I-To F领域专用架构组成。处理器内核为三级流水线结构,支持RV32I指令集和自定义ITo F型指令。总线主要由数据选择器构成,仅支持同一时刻一个主设备占用一个从设备。存储器采用了哈佛结构,将指令和数据分别存储在指令存储器和数据存储器中。常用外设包括GPIO、TIMER和UART,用来为处理器提供基础的通信和计时功能。I-To F领域专用架构为深度和幅度计算公式硬件化的模块,用于提升处理器在深度与幅度计算方面的性能。为了测试处理器不同模块的正确性,本文采用了RISC-V的官方测试示例程序,高级C语言程序和联合测试程序对处理器内核,外设模块和ITo F-DSA进行仿真测试和上板验证。为了体现处理器具备超小型与低功耗的特点,本文使用了Vivado 2018.3软件对其与知名的开源超小型低功耗蜂鸟E203处理器进行对比。对比的结果表明,该款处理器的使用资源和运行功耗相比于蜂鸟E203处理器分别减少了53.4%和17.7%。为了体现处理器在深度与幅度计算方面的性能优势,本文对本次设计的处理器,蜂鸟E203处理器和tinyriscv处理器进行了不同组深度与幅度数据的计算与统计。统计的结果表明,本次设计的处理器在深度与幅度的计算精度和计算时间上均优于另外两款开源的RISC-V处理器。

关键词： I-ToF RISC-V指令集架构领域专用架构三级流水线处理器超小型与低功耗

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有源中介层芯粒系统的互联网络控制平面研究

有源中介层芯粒系统的互联网络控制平面研究

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作者：郭智逸清华大学

学位级别：硕士

后摩尔时代,新一代片上系统将与集成电路先进系统封装技术协同发展;基于芯粒的片上系统在大面积的中介层上集成封装若干个模块化小芯片,通过重用预先制造的芯粒,能够降低系统研发成本、提高产品研发效率、整合市场IP资源。论文的主要研... 详细信息

后摩尔时代,新一代片上系统将与集成电路先进系统封装技术协同发展;基于芯粒的片上系统在大面积的中介层上集成封装若干个模块化小芯片,通过重用预先制造的芯粒,能够降低系统研发成本、提高产品研发效率、整合市场IP资源。论文的主要研究内容是为一款采用有源中介层结构的智能声纳手势识别系统设计芯粒间的互联网络控制平面,作为芯粒系统的协调管理中枢;研究标准化集成的异构芯粒之间的交互与协同机制,并面向人工智能物联网应用进行领域专用架构设计的实时性和高能效优化;同时考虑了互联的灵活性与可拓展性,以满足复杂应用场景中不同任务的通信需求。论文的工作首先对芯粒系统的协调管理机制进行需求分析,对任务进行拆解并分配到互联网络控制平面的各组件,包括:控制核、配置单元、事件同步单元、功耗管理单元、功耗管理总线以及作为跨片延伸的边带传输串行接口等;通过对其微架构的设计,论文聚焦于芯粒系统中配置下发、事件同步、中断处理、启动初始化等功能的电路实现。其中,论文所提出的边带接口作为一款轻量级、可标准化的通用协议规范,用于传输带宽需求低的控制状态信息,从而支持链路管理、寄存器访问、接口调试、参数交换等操作,或被时分复用于对芯粒进行初始化或功耗管理的自动化流程;该边带方案仅占用双向驱动的一根时钟线和一根数据线,在die-todie互联的ubump IO数目有限时更具优势。论文完成了所述有源中介层结构的芯粒系统互联网络控制平面的RTL设计、功能验证和综合优化,以及完整有源中介层芯片的物理设计;特别是针对基于先进系统封装的物理设计挑战,开发了使用ICC工具的面向“引线键合-倒装芯片键合”混合封装形式的定制化物理实现流程,以满足芯粒系统在布局、时序、供电、工艺因素等方面的特殊要求。基于SMIC40nm低漏电工艺的最悲观工艺角ss＿typical＿max＿0p99v＿125c进行评估,在保证了96MHz的系统性能指标的前提下,版图面积利用率约37.33%;版图后评估的整体平均功耗约31.8351mW。

关键词：领域专用架构基于芯粒的片上系统有源中介层芯粒间互联网络 die-to-die互联接口

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