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资料介绍
车载智能计算平台中的内存带宽优化与数据流调度
摘要：内存带宽优化与数据流调度是车载智能计算平台性能提升的关键，在自动驾驶感知模型推理过程中，内存带宽往往成为性能瓶颈。本文系统分析了车载计算平台内存带宽优化的技术方法，涵盖内存架构、数据复用、数据预取、内存压缩以及数据流调度策略，深入探讨了内存带宽优化在自动驾驶域控制器中的工程实践。
一、引言
在自动驾驶感知模型的推理过程中，数据需要在内存与计算单元之间频繁传输。随着模型参数量的增长与输入数据量的增加，内存带宽往往成为性能瓶颈，限制了模型的推理速度。车载智能计算平台的内存带宽优化通过数据复用、数据预取、内存压缩等技术，降低内存带宽的需求，提升模型的推理效率。2026年，内存带宽优化已成为自动驾驶域控制器设计的关键课题，直接影响感知系统的实时性。
二、内存架构
2.1 内存层次
车载计算平台的内存层次包括片内SRAM、片外LPDDR内存与存储。SRAM的访问速度最快但容量有限，LPDDR的容量大但访问速度较慢。内存带宽优化需要在不同内存层次之间合理分配数据。
2.2 内存带宽
内存带宽是内存与计算单元之间数据传输的速率，LPDDR5的带宽可达每秒50GB以上，LPDDR5X的带宽可达每秒100GB以上。在模型推理过程中，内存带宽的需求可能超过硬件能够提供的带宽，导致计算单元等待数据。
三、数据复用
3.1 权重复用
神经网络推理中，权重数据在多个输入数据之间共享，通过权重复用减少重复读取权重数据的次数。权重数据加载到片内SRAM后，在多个输入数据之间共享，减少片外内存的访问次数。
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