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面向存算一体芯片的模拟计算阵列中存算一体芯片在端侧AI中的部署优化与推理加速.docx
资料介绍
面向存算一体芯片的模拟计算阵列中存算一体芯片在端侧AI中的部署优化与推理加速
——从模型压缩到硬件加速的端侧AI推理优化
引言
端侧AI推理在智能手机、可穿戴设备和IoT设备中具有广泛的应用前景。存算一体芯片通过消除数据搬运的冯·诺依曼瓶颈，在低功耗、低延迟和高能效方面具有优势，适合端侧AI推理。在端侧AI中，存算一体芯片的部署优化需要综合考虑模型压缩、硬件加速和功耗管理等多方面技术。本文系统分析面向存算一体芯片的模拟计算阵列中存算一体芯片在端侧AI中的部署优化与推理加速。
端侧AI的挑战
功耗约束
端侧AI推理的功耗约束：
1. 电池供电设备：在电池供电设备中，功耗需小于1W，如可穿戴设备、智能传感器和IoT设备。
2. 有限供电设备：在有限供电设备中，功耗需小于10W，如智能摄像头、智能音箱和边缘网关。
3. 连续供电设备：在连续供电设备中，功耗需小于100W，如边缘服务器、工业控制器和机器人。
延迟约束
端侧AI推理的延迟约束：
1. 实时推理：在实时应用中，推理延迟需小于10ms，如自动驾驶、工业视觉和机器人控制。
2. 准实时推理：在准实时应用中，推理延迟需小于100ms，如智能安防、智能零售和智能家居。
3. 非实时推理：在非实时应用中，推理延迟需小于1s，如数据分析、日志处理和离线处理。
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