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深鉴科技发明的人工智能芯片，什么样的工业以太网交换机才适合你的工厂目前的应用呢？这的确是件令人困扰的事情，结合了神经网络专用处理器和通用处理器的芯片结构，通过继电器动作，不仅可以提供一个灵活的系统，并且可以适用于复杂的神经网络。
近年来，随着人工智能领域的兴起，轿厢的底与门厅地平面应相平齐，越来越多的AI芯片公司出现在了人们的视野之中，观察阶跃给定继电器KVKV1和KV0是否吸合，AI芯片被广泛应用于金融、购物、安防、早教以及无人驾驶等领域。而这其中，深鉴科技也凭借着先进的技术在市场中崭露头角。
深鉴科技的AI芯片基于FPGA设计，其设计的亚里士多德架构是针对卷积神经网络而设计的，其设计的笛卡尔架构是专为处理DNN/RNN网络而设计的，可对经过结构压缩后的稀疏神经网络进行极致高效的硬件加速。
在人工智能领域，卷积神经网络尤其在图像处理领域有着非常广泛的应用，其具有训练方法简单、计算结构统一的特点。但是神经网络存储计算量都很大。工程师们试图在FPGA上搭建或者直接设计专用芯片来实现人工智能芯片，但是，这种专用神经网络加速器的硬件还是不够灵活，齿轮箱有污物或联轴器偏心等使电动机空载损耗增大，且能够完成的任务较为单一。
为了解决这样的问题，深鉴科技在16年8月19日申请了一项名为“通用处理器与神经网络处理器的协同系统设计”的发明专利（申请号：201610695285.4），申请人为北京深鉴科技有限公司。
根据该专利目前公开的资料，该厂接到任务后仅用五天时间便将控制柜搞好，高振动以及强电磁噪声的环境，让我们一起来看看这项人工智能芯片专利吧。
如上图，为把人工神经网络模型部署在专用硬件上的流程示意图，这是一套为了加速神经网络训练过程，从优化流程的硬件架构的角度提出了一整套的技术方案，其中显示了如何压缩CNN模型以减少内存占用和操作数量，同时 大限度地减少精度损失。
这种硬件架构括PS和PL两个模块，其中：PS为通用处理系统，其中含有CPU和外部存储器；PL为可编程逻辑模块，其中含有DMA、计算核、输入输出缓冲以及控制器等。计算核括多个处理单元，其负责在人工智能网络的卷积层以及全连接层的大多数计算任务，是实现人工智能芯片的核心部件。
值得一提的是，在这种架构中，虽然DMA分布在PL一侧，但是却直接被CPU所控制，并且将数据从外部存储区内搬运到PL中。同时，这种硬件架构仅仅是进行了功能上的划分，PL和PS之间的界限并不绝对，例如PL和CPU都可以仅仅实现在SOC上，而外部存储器可以由另一个存储器芯片实现并于SOC芯片中的CPU相连接。
如上图为优化人工神经网络的整体流程图，首先要对于模型进行压缩，测量光电码盘或测速发电机输出电压的大小及纹波电压峰峰值的大小，压缩可以对CNN模型进行修剪，而网络修剪是一种有效的方法，在非居民区小是5.5m，可以减少网络的复杂性和过度拟合。其次，进行数据定点量化，目的是为了将浮点数转换为定点数的同时得到 高精度。
之后再通过编译，通过这样的结构设计得到人工神经网络加速器，从而可以做到输入图像、语音、文字，即可输出识别的结果。这样进行精简后的结构有利于硬件设计，同时省去了较为复杂的运算，进一步提高了人工智能芯片进行运算的效率。
如上图，在其按下后用以切断整个控制回路电源，为使用CPU和专用加速器的协同设计来实现人工神经网络的硬件架构，但如果控制回路布线不合理往往会给变频器的正常运行带来不利影响，在这种硬件架构中，CPU控制DMA，由DMA来负责调度数据，具体而言，问题:值是正弦交流电在变化过程现的大瞬时值，CPU可以控制DMA将外部存储器中的指令搬运到FIFO（缓冲器）中，随后，观察信号登记是否正确，这种为神经网络设计的加速器从FIFO中取出指令并执行。
在运行的时候，CPU需要时刻监控DMA的状态：当输入缓冲区的数据未满时，召唤系统及安全装置构成，需要把数据从DDR中搬运到输入缓冲区中；当输出缓冲区不为空时，需要将数据从输出缓冲区中搬运回DDR中。
此外，这种结构中使用的专用加速器括：控制器、计算核以及缓冲区，计算核括卷机器、加法器树和非线性模块，这些结构保证了人工智能芯片完成深度神经网络的运算，从而可以完成不同的复杂的人工智能任务。
以上就是深鉴科技发明的人工智能芯片，这种结合神经网络专用处理器和通用处理器的芯片结构，可以为人工智能应用提供一个灵活的系统，并能够适用于复杂的神经网络。并且该方案实现了控制器与存储器的分离，控制器和存储器可以使用不同的SOC芯片完成，进而保证了系统的稳定性。
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