图像处理ASIC设计方法 笔记8 卷积计算芯片的结构

(一)

P81 卷积芯片内部模板框图

该设计有两个数据通路:图像数据和模板数据

图像数据是经过帧控制、实时图SPRAM(写控制、 SPRAM读控制、数据读控制)、计算单元;

模板数据是经过模板SPRAM、计算单元。

4.5.4运算单元像素寄存器控制

存储SPRAM写入的64bit数据,输出为8bit。它是属于图像数据的路径。

当处于读操作时,输出的读使能信号fifo_rd_en ,该信号可以使FIFO读出数据并写入SPRAM中。那这个模块是实时图SPRAM模块里的写控制、SPRAM读控制、数据读控制。

图像SPRAM地址控制:SPRAM中滚动存放32行像素,为了同时读出相邻4行数据,写入数据按行在4个块中依次循环存放。32*40像素模板卷积运算分8次局部卷积运算完成。

(二)

P90 计算模块的结构:

乘法器1个,后面是加法器6个,这样组成的流水线。同时有6组数据在依次滚动,走的流水线深度是7拍(乘法器1个+加法器6个)。第六组数据刚进入第一个拍(乘法器)的时候,此时第一组数据在第六个拍(加法器5)处理。

计算模块大小是4行40列,整个卷积设计的大小为32行40列,数据缓存是对计算模块的大小来定的(4行40列)。整个卷积设计是调用8次计算模块("32行40列"是"4行40列"的8倍),把每次的计算模块结果进行累加

计算模块的结果在另一个位置缓存,每次的结果与对应位置的数据累加后还写入该位置。这个位置的寄存器设置的位宽是26bit。(最初的像素数据是8bit,经过一次乘法和六次加法,结果是22bit,22bit累加8次,最终设定的计算结果是26bit)

(三)

补充搜索的资料 卷积芯片的新设计方式:

光学卷积处理器OCPU(Optical Convolution Processing Unit)是一种基于光学计算的技术,它使用光学器件和光学现象进行信息处理和计算。光学能够同时处理多个信息,从而实现高效的并行计算。

中国科学院半导体研究所集成光电子国家重点实验室微波光电子研究组开发了一种超高集成度光学卷积处理器,相关研究成果发表在《Nature-Communications》上。这项技术在人工智能领域具有广阔的前景。光学计算是一种利用光波作为信息处理载体的技术,具有带宽大、延迟低、功耗低的优点。

相关推荐
用户938515635071 分钟前
Workflow 与 Agent 之争:确定性执行与智能探索的深度剖析
人工智能
阿里云大数据AI技术8 分钟前
阿里云 EMR Serverless StarRocks(Stella 2.2.0) 发布:内表与湖表同时支持向量、全文与 AI Function,一条 SQL 完成多模态检索
人工智能
格林威9 分钟前
工业相机Chunk功能全解析:图像嵌入时间戳、编码器元数据(附堡盟C#代码)
开发语言·人工智能·数码相机·计算机视觉·c#·视觉检测·工业相机
怪奇云呼军13 分钟前
闪电智能Voice Agent:ASR 首字延迟和最终识别延迟怎么测?t0-t3 埋点实战
人工智能·科技·ai·语音识别
冬哥聊AI20 分钟前
百万行代码里跑Claude Code?三面这题80%的人答不上来
人工智能
甄同学21 分钟前
第二十三篇:Tasks系统,Claude Code如何统一管理7种后台任务
人工智能
独隅22 分钟前
IntelliJ IDEA 接入多种AI大模型插件终极指南(2026.1 企业合规版)
java·人工智能·intellij-idea
有Li26 分钟前
EvoMDT:用于多癌种结构化临床决策的自进化多智能体系统文献速递/医学智能体前沿
人工智能·学习·分类·文献·医学生
搞科研的小刘选手27 分钟前
【华中师范大学、华南师范大学联合主办】第五届图像处理、目标检测与跟踪国际学术会议(IPODT 2026)
图像处理·目标检测·跟踪·学术会议·会议推荐
小刘BlandNew37 分钟前
AI核心概念大串联
人工智能