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车规计算芯片的神经网络加速器稀疏计算技术.docx

更新时间：2026-09-18 14:55:06 大小：38K 上传用户：他山之石可攻玉查看TA发布的资源 标签：车规计算芯片神经网络加速器稀疏计算结构化稀疏NPU 下载积分：2分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

车规计算芯片的神经网络加速器稀疏计算技术

一、稀疏性的来源与分类

神经网络中的稀疏性源自多种因素。激活值稀疏性——ReLU激活函数将负值输出置为零，导致中间层激活值中约40%至60%为零。权重值稀疏性——经过剪枝后的模型权重中大量接近零的值被直接置为零，结构化剪枝可达到50%至90%的稀疏度。梯度稀疏性——训练过程中反向传播的梯度矩阵中多数值极小。在推理场景中，主要利用激活值稀疏性和权重值稀疏性加速NPU计算。

稀疏性按模式分为 非结构化稀疏 和 结构化稀疏。非结构化稀疏不施加约束，权重矩阵或激活值张量中任意位置的零值可被跳过，最大化压缩率但硬件实现困难。结构化稀疏引入约束——如2:4结构化稀疏（每连续4个权重中最多2个非零）、块稀疏（固定大小的块内允许任意稀疏模式）和通道稀疏（去除整个输出通道）。结构化稀疏的规则模式大大简化了硬件实现，是2026年车规NPU的首选方案。

二、稀疏硬件加速架构

实现稀疏加速的NPU需要在传统MAC阵列基础上增加稀疏感知的数据路径。稀疏编码器 在数据加载阶段检测输入激活值或权重中的零值，生成非零值的坐标索引和数值列表——仅将非零数据传输到MAC阵列中执行运算。MAC阵列中的每个PE需要支持 零值跳过模式——当接收到零值时，PE内部旁路乘累加操作，仅传递部分和到下一级。


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