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AutoNAS与硬件协同设计
资料介绍
一、背景与核心需求
随着人工智能模型规模指数级增长与专用AI硬件架构的多样化发展，神经网络架构搜索（Neural Architecture Search, NAS）技术正从单纯的软件层面自动化设计，转向与硬件特性深度绑定的协同设计方向。传统AutoNAS技术以准确率、参数量等软件指标为核心优化目标，搜索得到的高性能模型往往无法适配边缘端、数据中心等不同场景下硬件存储、算力、带宽的物理约束，实际部署后推理延迟、能耗指标往往达不到预期。AutoNAS与硬件协同设计的核心目标，就是在架构搜索的全过程引入硬件特性约束，将硬件性能反馈作为搜索优化的核心目标之一，实现“设计即满足部署要求”的自动化神经网络设计流程。
当前AI硬件生态呈现出高度分化的特征：从端侧的手机NPU、IoT微控制器，到云端的GPU、TPU、存算一体芯片，不同架构的硬件在算力分布、内存带宽、运算单元并行度、数据访问模式上存在巨大差异。同一种神经网络结构，在不同硬件上的推理延迟差异可以达到一个数量级以上，传统手动适配或后搜索编译优化的方式，已经无法跟上硬件架构创新和模型迭代的速度，AutoNAS与硬件协同设计因此成为AI架构设计领域的核心研究方向之一。
二、核心概念与技术框架
2.1 核心概念界定
AutoNAS（Automated Neural Architecture Search）指通过自动化算法替代人工设计神经网络结构的技术，核心包含搜索空间设计、搜索策略设计、性能评估三个核心模块。传统AutoNAS仅关注模型在任务数据集上的泛化性能，而硬件协同设计导向的AutoNAS，额外加入了硬件感知（Hardware-Aware）约束，将硬件性能指标作为搜索的优化目标或硬约束，直接输出适配目标硬件的最优架构。
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