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

• 作者: 徐宣哲 宁珂 郑学敏 赵明心 徐萌萌 吴南健 刘力源
• 来源期刊: 物联网学报
• 学科: 工学
• 关键词: 人工智能视觉芯片 深度学习 MobileNet ZeBu
• 年，卷（期）: 2022,（1）
• 所属期刊栏目: 专题:物联终端与芯片|Topic: IoT Terminals and Chips
• 页码范围: 20-28
• 页数: 9页
• 分类号: TN47
• 语种: 中文
• DOI: 10.11959/j.issn.2096−3750.2022.00250

摘要

基于卷积神经网络(CNN,convolutional neural network)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.