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維空間中無序點(diǎn)的集合，在自動駕駛、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)和部署帶來巨大挑戰(zhàn)，高實(shí)時性、安全攸關(guān)場景下的運(yùn)算和存儲開銷難以滿足需求?；诖?，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)云無序性帶來的弊端?；旌暇攘炕瘎t是針對不同層采用不同位寬進(jìn)行量化，以平衡精度與計算效率。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3D空間中的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行兩級混合精度量化。

三、硬件加速器設(shè)計

（一）算法硬化

設(shè)計硬件加速器時，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)莫頓編碼的計算和混合精度量化的操作，減少軟件層面的計算開銷和延遲。

（二）并行化設(shè)計

為了進(jìn)一步提升計算性能，采用并行化設(shè)計策略。將莫頓編碼通路和關(guān)鍵路徑上的操作并行起來，利用硬件的并行計算能力，同時處理多個點(diǎn)云數(shù)據(jù)和量化操作，從而掩蓋新增操作的執(zhí)行時間。例如，設(shè)計多通道的莫頓編碼計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)測與模型執(zhí)行過程可以流水化，掩蓋預(yù)測開銷。同時，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)，提高計算效率。例如，通過數(shù)據(jù)重用策略、流水線設(shè)計、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，顯著提高計算效率。

四、能效提升實(shí)踐

（一）性能對比

在7個具有代表性的點(diǎn)云神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、4個被廣泛使用的點(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算復(fù)雜度和內(nèi)存需求，同時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。在自動駕駛中，可加速計算機(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)時的高性能計算支持；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，通過算法與硬件的協(xié)同設(shè)計，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，隨著點(diǎn)云處理應(yīng)用的不斷發(fā)展和對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，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，推動整個深度學(xué)習(xí)硬件加速領(lǐng)域的發(fā)展。