CNN加速的硬件/软件协同设计与调度

# CNN加速的硬件/软件协同设计与调度 ## 1. 硬件/软件协同设计与调度概述 在当今的计算领域，为了实现卷积神经网络（CNN）的高效加速，硬件/软件（HW/SW）协同设计与调度变得至关重要。传统计算机系统架构以中央处理器（CPU）为核心，但随着晶体管尺寸接近单原子大小，摩尔定律在现代计算机系统中的适用性逐渐降低，CPU性能提升速度放缓。同时，内存墙和功率墙问题也使得通用计算机系统的性能持续提升变得更加困难。 因此，计算和架构领域逐渐向多核和特定领域架构转变，在片上系统（SoC）或片外集成了多个加速器。这些加速器在执行特定工作负载时发挥着重要作用，而特定领域架构的软件也通常会根据底层硬件进行设计和优化，以实现高性能和高能效，尤其是在硬件资源稀缺的嵌入式系统领域。 ### 1.1 硬件/软件协同设计的定义与背景 硬件/软件协同设计的概念起源于20世纪90年代，它本质上是对复杂电子系统的硬件和软件组件进行并发设计，旨在利用硬件和软件之间的协同作用，优化并满足最终产品在成本、性能、功率、能量和可靠性等方面的设计约束。 在进行系统设计时，根据设计要求将任务、功能和系统的各个方面划分为硬件和软件组件。软件提供灵活性和可编程性，而硬件则用于优化产品生命周期内不需要更改的系统方面。现代HW/SW协同设计技术主要针对SoC设计，将通用微处理器/CPU、数字信号处理器（DSP）、可编程逻辑（FPGA）、特定应用集成电路（ASIC）内核、内存块、外设和互连总线集成在一个芯片上。其目标是为给定应用确定在微处理器或DSP上运行的软件与在ASIC或FPGA上实现的硬件之间的最佳任务划分和分配。 对于CNN加速而言，HW/SW协同设计是必不可少的。在设计CNN计算系统时，可以将CNN中的某些任务卸载到硬件上。例如，由于CPU不适合处理数据并行工作负载，通用矩阵乘法（GEMM）任务可以卸载到专用硬件加速器上，而其他任务则可以在CPU上以软件形式执行。这种任务卸载方式可以显著提高CNN执行的性能和能效，与仅在CPU上进行软件执行的系统相比具有明显优势。同时，在软件方面，利用任务级并行性进行任务调度也有助于提高性能。 下面通过一个表格对比传统基于CPU的设计和执行与HW/SW协同设计和执行： | 设计类型 | 执行方式 | 性能和能效 | | ---- | ---- | ---- | | 传统基于CPU的设计和执行 | 所有任务在CPU上以软件形式执行 | 性能提升受限，能效较低 | | HW/SW协同设计和执行 | 部分任务卸载到硬件加速器，其他任务在CPU上软件执行，可并行执行任务 | 性能和能效显著提高 | ### 1.2 案例研究：认知物联网 认知物联网（Cognitive IoT）是HW/SW协同设计用于CNN加速的一个典型案例。许多物联网应用不仅要求物联网设备执行计算密集型任务，还需要它们能够自主学习、思考和理解物理和社会世界，这推动了认知物联网这一新范式的发展。 认知物联网为当前的物联网配备了一个“大脑”，以实现高级智能。它能够在最少的人工干预和监督下完成各种应用任务，包括资源控制、推理和决策，从而节省人类的时间和精力，并实现高效的资源利用。因此，需要开发一种灵活、高性能、高能效的认知物联网架构来支持各种新兴的物联网应用，如农业、智能家居、智能城市和军事领域。 认知物联网架构通常由主机处理器和多个低功耗接口处理器组成。主机处理器包括应用处理器、协处理器和加速器，而低功耗接口处理器负责从传感器收集数据并控制执行器。认知引擎是认知物联网架构的核心组件，它实现了各种深度学习加速器，如CNN、循环神经网络（RNN）和多层感知器（MLP），帮助物联网设备完成各种认知任务，如对感测数据的原位分析、本地资源管理、推理、决策和响应计算。 随着物联网在网络物理和视觉应用中的不断增加，CNN成为认知引擎中实现实时目标检测和分类的重要组成部分。为了实现高效的设备端CNN推理，通常使用基于硬件的CNN推理引擎，而不是通用CPU或图形处理单元（GPU）。硬件组件固然重要，但实际控制硬件的软件