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资料介绍
逻辑芯片中的硬件加速计算机视觉处理引擎
摘要
计算机视觉处理引擎是逻辑芯片中实现图像和视频AI分析的关键功能模块,在智能安防、自动驾驶和工业检测等领域具有核心应用。本文系统分析了计算机视觉推理的基本流程与计算特征,深入探讨了卷积神经网络、Transformer视觉模型和目标检测算法等核心视觉算法的硬件加速方法,详细阐述了视觉推理引擎的架构设计、数据流优化和精度校准等关键技术,并对视觉推理引擎在自动驾驶和智能安防中的应用进行了深入分析。
一、引言
在计算机视觉中,卷积神经网络从AlexNet到ResNet再到Vision Transformer,模型的精度和计算量持续增长。在自动驾驶中,多路摄像头的高分辨率视频需要实时处理,在目标检测中单帧图像的处理时间需要控制在数十毫秒以内。在3纳米工艺节点,视觉推理引擎的算力已超过每秒数百TOPS,在稀疏计算和量化技术的支持下实现了高效的视觉推理。
二、视觉计算特征
2.1 卷积计算
卷积计算在计算机视觉中是最核心的操作,在卷积层中通过卷积核在输入特征图上滑动计算输出特征图。卷积计算的硬件加速在脉动阵列或SIMD中实现,在卷积计算中通过数据复用减少数据搬运。
2.2 池化计算
池化计算在计算机视觉中通过下采样减少特征图的空间尺寸,在池化中通过最大池化或平均池化实现。池化计算的硬件实现在推理引擎中通过比较器或加法器阵列实现,在池化中计算量较小。
三、推理引擎架构
3.1 卷积加速器
卷积加速器在视觉推理引擎中通过脉动阵列或Winograd变换实现高效的卷积计算。卷积加速器在推理引擎中通过数据流优化,在卷积计算中最大限度地利用数据复用。
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