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基于硬件仿真系统的边缘计算人工智能视觉芯片设计验证
被引量:
2
1
作者
徐宣哲
宁珂
+4 位作者
郑学敏
赵明心
徐萌萌
吴南健
刘力源
《物联网学报》
2022年第1期20-28,共9页
基于卷积神经网络(CNN,convolutionalneuralnetwork)的视觉深度学习算法的兴起推动了人工智能视觉芯片设计研究的快速发展,而芯片的设计验证工作是人工智能视觉芯片研发的瓶颈。介绍了一种基于硬件仿真系统的人工智能视觉芯片软硬件验...
基于卷积神经网络(CNN,convolutionalneuralnetwork)的视觉深度学习算法的兴起推动了人工智能视觉芯片设计研究的快速发展,而芯片的设计验证工作是人工智能视觉芯片研发的瓶颈。介绍了一种基于硬件仿真系统的人工智能视觉芯片软硬件验证方法,以边缘计算人工智能视觉芯片设计为例,在硬件仿真系统ZeBu上完成了芯片运行的典型深度学习网络MobileNet的仿真验证工作。结果表明,在硬件芯片架构上实现的网络模型在保证精确度的同时,在200 MHz频率时钟下单帧检测时间只需要18.51 ms,与软件平台仿真相比,仿真速度提高了7倍。
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关键词
人工智能视觉芯片
深度学习
MobileNet
ZEBU
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职称材料
题名
基于硬件仿真系统的边缘计算人工智能视觉芯片设计验证
被引量:
2
1
作者
徐宣哲
宁珂
郑学敏
赵明心
徐萌萌
吴南健
刘力源
机构
中国科学院半导体研究所半导体超晶格国家重点实验室
中国科学院大学材料与光电研究中心
出处
《物联网学报》
2022年第1期20-28,共9页
基金
国家重点研发计划(No.2019YFB2204300)
国家自然科学基金资助项目(No.U20A20205,No.61874107)
中国科学院青年创新促进会项目(No.2021109)。
文摘
基于卷积神经网络(CNN,convolutionalneuralnetwork)的视觉深度学习算法的兴起推动了人工智能视觉芯片设计研究的快速发展,而芯片的设计验证工作是人工智能视觉芯片研发的瓶颈。介绍了一种基于硬件仿真系统的人工智能视觉芯片软硬件验证方法,以边缘计算人工智能视觉芯片设计为例,在硬件仿真系统ZeBu上完成了芯片运行的典型深度学习网络MobileNet的仿真验证工作。结果表明,在硬件芯片架构上实现的网络模型在保证精确度的同时,在200 MHz频率时钟下单帧检测时间只需要18.51 ms,与软件平台仿真相比,仿真速度提高了7倍。
关键词
人工智能视觉芯片
深度学习
MobileNet
ZEBU
Keywords
AI vision chip
deep learning
MobileNet
ZeBu
分类号
TN47 [电子电信—微电子学与固体电子学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于硬件仿真系统的边缘计算人工智能视觉芯片设计验证
徐宣哲
宁珂
郑学敏
赵明心
徐萌萌
吴南健
刘力源
《物联网学报》
2022
2
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