计算机工程

作者：宋庆增, 刘向东, 许康为, 刘佳辉, 任二祥, 骆丽, 魏琦, 乔飞

单位：1. 天津工业大学计算机科学与技术学院, 天津 300387;2. 北京交通大学电子信息工程学院, 北京 100091;3. 清华大学精密仪器系, 北京 100084;4. 清华大学电子工程系, 北京 100084

关键词：逐级唤醒,存内计算,神经网络,目标分类,ResNet结构

基金：新疆维吾尔自治区重点研发计划项目(2022B01008-3);国家自然科学基金 (92164203,62334006)。

随着人工智能的发展,边缘端设备对智能图像处理的需求急剧增加。目前边缘端设备主要面临能量受限、吞吐率较低等问题。无人机在侦察过程中,根据任务要求需进行复杂的地形分析、物体识别和环境监测等任务,这些任务常常会给设备带来严重的功耗问题,并且严重影响无人机的飞行时间。针对上述问题,提出一种基于卷积神经网络的逐级唤醒存内计算控制器设计方案,控制器内部能够完成分类型网络的前向推理,可根据分类结果唤醒对应的边缘端设备。控制器的模拟部分采用存算一体计算模式,数字部分采用分块的处理方式,在运行过程中可将空闲模块休眠,以降低系统的整体功耗。此外,控制器内部还集成了级联接口,可以将复杂任务分解为多个层级的子任务,并将其部署到级联的控制器上,从而实现多级唤醒,使系统具备提前输出的潜力。实验采用ResNet-14作为神经网络模型,数据集采用CIFAR-10数据集。实验结果表明,在10 MHz的时钟频率下,基于卷积神经网络的逐级唤醒存内计算控制器可以实现60 帧/s的检测帧率,并且分类精度达到84.61%,验证了该架构在能量受限应用场景下的可行性和高效性。

来源：2024年第6期

《计算机工程》期刊编辑部

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