本文探討基于莫頓編碼的點(diǎn)云神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)混合精度量化技術(shù)，重點(diǎn)闡述其硬件加速器設(shè)計(jì)思路及能效提升實(shí)踐，為點(diǎn)云處理應(yīng)用提供高效解決方案。

一、引言

點(diǎn)云作為3維空間中無(wú)序點(diǎn)的集合，在自動(dòng)駕駛、虛擬現(xiàn)實(shí)等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。然而，點(diǎn)云數(shù)據(jù)規(guī)模大、無(wú)序、特征維度高等特點(diǎn)，給點(diǎn)云處理應(yīng)用的開發(fā)和部署帶來(lái)巨大挑戰(zhàn)，高實(shí)時(shí)性、安全攸關(guān)場(chǎng)景下的運(yùn)算和存儲(chǔ)開銷難以滿足需求。基于此，基于莫頓編碼的點(diǎn)云神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)混合精度量化技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。

二、技術(shù)原理

莫頓編碼能捕獲點(diǎn)的空間局部性，消除點(diǎn)云無(wú)序性帶來(lái)的弊端?；旌暇攘炕瘎t是針對(duì)不同層采用不同位寬進(jìn)行量化，以平衡精度與計(jì)算效率。本文提出一套基于莫頓編碼的細(xì)粒度混合精度量化算法及加速器架構(gòu)，首次嘗試對(duì)3D空間中的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行兩級(jí)混合精度量化。

三、硬件加速器設(shè)計(jì)

（一）算法硬化

設(shè)計(jì)硬件加速器時(shí)，將上述基于莫頓編碼的混合精度量化算法進(jìn)行硬化處理，確保算法在硬件層面能夠高效、穩(wěn)定地運(yùn)行。通過專門的硬件電路實(shí)現(xiàn)莫頓編碼的計(jì)算和混合精度量化的操作，減少軟件層面的計(jì)算開銷和延遲。

（二）并行化設(shè)計(jì)

為了進(jìn)一步提升計(jì)算性能，采用并行化設(shè)計(jì)策略。將莫頓編碼通路和關(guān)鍵路徑上的操作并行起來(lái)，利用硬件的并行計(jì)算能力，同時(shí)處理多個(gè)點(diǎn)云數(shù)據(jù)和量化操作，從而掩蓋新增操作的執(zhí)行時(shí)間。例如，設(shè)計(jì)多通道的莫頓編碼計(jì)算單元和量化處理單元，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的并行輸入和輸出。

（三）架構(gòu)優(yōu)化

在加速器架構(gòu)上，進(jìn)行一系列優(yōu)化措施。采用分塊方法，保證預(yù)測(cè)與模型執(zhí)行過程可以流水化，掩蓋預(yù)測(cè)開銷。同時(shí)，優(yōu)化數(shù)據(jù)流，減少數(shù)據(jù)傳輸和內(nèi)存訪問次數(shù)，提高計(jì)算效率。例如，通過數(shù)據(jù)重用策略、流水線設(shè)計(jì)、內(nèi)存層次結(jié)構(gòu)優(yōu)化等方法，在卷積操作和矩陣乘法等任務(wù)中，顯著提高計(jì)算效率。

四、能效提升實(shí)踐

（一）性能對(duì)比

在7個(gè)具有代表性的點(diǎn)云神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、4個(gè)被廣泛使用的點(diǎn)云數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明，該加速器架構(gòu)取得了對(duì)比此前最新研究最高3.8倍的加速和高達(dá)5.2倍的能效提升。

（二）能效分析

能效提升主要得益于混合精度量化減少了計(jì)算復(fù)雜度和內(nèi)存需求，同時(shí)莫頓編碼的空間局部性捕獲能力提高了數(shù)據(jù)的處理效率。硬件加速器的并行化設(shè)計(jì)和架構(gòu)優(yōu)化進(jìn)一步減少了數(shù)據(jù)傳輸和內(nèi)存訪問次數(shù)，降低了功耗。

（三）應(yīng)用前景

基于莫頓編碼的點(diǎn)云神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)混合精度量化硬件加速器在自動(dòng)駕駛、虛擬現(xiàn)實(shí)等領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景。在自動(dòng)駕駛中，可加速計(jì)算機(jī)視覺、傳感器數(shù)據(jù)融合和路徑規(guī)劃等任務(wù)，提供實(shí)時(shí)的高性能計(jì)算支持；在虛擬現(xiàn)實(shí)中，可實(shí)現(xiàn)更流暢、逼真的虛擬現(xiàn)實(shí)體驗(yàn)。

五、結(jié)論

基于莫頓編碼的點(diǎn)云神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)混合精度量化硬件加速器設(shè)計(jì)，通過算法與硬件的協(xié)同設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)了點(diǎn)云神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高效處理和能效提升。未來(lái)，隨著點(diǎn)云處理應(yīng)用的不斷發(fā)展和對(duì)性能要求的不斷提高，該技術(shù)將不斷完善和優(yōu)化，為相關(guān)領(lǐng)域的發(fā)展提供更強(qiáng)大的技術(shù)支持。同時(shí)，該技術(shù)也為其他類似的數(shù)據(jù)處理和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速提供了有益的參考和借鑒，推動(dòng)整個(gè)深度學(xué)習(xí)硬件加速領(lǐng)域的發(fā)展。