面向智能终端的神经网络压缩与加速技术研究

神经网络压缩与加速技术研究领域目前尚存在模型压缩后精度损失和运算效率不高的问题。本文针对这些问题,提出基于剪枝技术的神经网络压缩与加速方法,包括L1范数评估权重、设置剪枝阈值、剪枝操作以及微调剪枝后模型的精度,研究目的是在保持较高准确率的同时,减少神经网络的复杂度和计算量。最后,通过对网络压缩与加速技术的测评,验证文章所提出的方法能有效提升智能终端上神经网络的运行效率。

终端侧AI硬件设计的资源分配策略研究

在人工智能(Artificial Intelligence,AI)快速发展的背景下,终端侧AI硬件面临着资源有限与计算需求日益增长之间的尖锐矛盾。为此,本研究采用现场可编程门阵列设计(Field Programmable Gate Array,FPGA)、神经网络处理单元/深度学习加速器(Neural Processing Unit/Deep Learning Accelerator,NPU/DLA)硬件模块配置等方法,提出了一种创新的资源分配策略。对比实验结果表明,本策略能够在保证AI任务执行效率的同时,兼顾任务执行的准确率。

面向物联网应用的终端侧AI硬件设计

在物联网迅速发展的背景下,终端设备面临着数据处理能力不足、能耗高等挑战。针对这些痛点,本文从网络数据传输设备规划、终端侧硬件环境搭建、协处理器选择与集成等六个方面,提出了一种面向物联网应用的终端侧AI硬件设计方案。该方案通过集成高性能低功耗处理器和优化的机器学习算法,提高终端设备的智能处理能力,降低能耗,从而推动物联网应用的深入发展。