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
老当益壮梁奶奶1 分钟前
Linux软件编程学习笔记(七):线程分离与线程间通信详解
linux·c语言·c++·笔记·学习
Mickey Q6 分钟前
深度学习经典网络架构
人工智能·深度学习
天国梦20 分钟前
读后续写批改难题怎么破?天学网AI批改工具实测解析
人工智能
阿里云云原生33 分钟前
OpenTelemetry eBPF 在 AI 场景的应用:配置 ack-onepilot 实现 LLM 调用链追踪
人工智能·阿里云·云监控
sel_934 分钟前
【多轮对话论文导读(三)】多轮对话与Agent论文阅读笔记:用户模拟、轨迹生成与长期记忆
论文阅读·人工智能·笔记·深度学习·算法·机器学习
玫瑰互动GEO34 分钟前
从工程视角拆解海外ClaudeGEO关键词优化:如何拿到AI搜索引用席位,获得B端采购选择
人工智能
数据库小学妹40 分钟前
AI Agent记忆怎么存?Redis+向量库三层记忆架构实战
人工智能·架构·向量数据库·ai数据库·数据库趋势·ai agent记忆
zzm62841 分钟前
《SIGIR 2018论文精读|深度学习点击序列模型:对搜索页面点击行为进行序列建模》
笔记·深度学习·推荐系统·论文精读
HySpark1 小时前
从 VAD、声纹嵌入到聚类优化的一套解决思路
人工智能·语音识别·熙瑾会悟
YOLO数据集集合1 小时前
垃圾目标检测数据集 |垃圾检测 智慧环卫 城市管理 生活垃圾堆检测 生活垃圾 垃圾场 9023期
人工智能·目标检测·视觉检测·生活·垃圾检测·垃圾