neuFlow&CNP-卷积计算加速器&神经网络加速芯片生态系统

上周看到韩松毕业论文，扯出神经网络加速器EIE，刚好这周调研了一下neuFlow，扯出09年的一篇做卷积加速的文章，大牛Lecun Yan的学生做的，一晃眼，快十年了。也记录之。

这一套还没研究透，又被换了方向，只好抽出一个晚饭时间，把看懂的记下来，不懂的暂时不研究了，如果以后再被拎回来搞这个方向再看吧。

1. neuFlow的整体思想：

CNP是09年的一个卷积加速器，newFlow是12年的一个神经计算芯片，并加上了luaFlow编译器做成了一个嵌入式系统，可以实现人脸识别、场景分割等等。

大概思想如图，先训练好一个卷积神经网络模型，用luaFlow编译成neuFlow能跑的机器码，跟硬件代码一起下载到FPGA或者流片成ASIC，运行。

2.CNP架构

CPU使用32位的Power PC，VALU是计算加速单元，作者为这个模块设计了四种微指令：2D卷积、2D空间池化与下采样、点积、非线性（sigmoid或者tanh之类）

根据微指令功能，CNP赤裸裸的面向卷积神经网路计算。（Lecun的学生做的）

3. 2D卷积加速器设计

3*3卷积加速器设计方案：

计算流程如下：