本文探討基于莫頓編碼的點云神經(jīng)網(wǎng)絡混合精度量化技術，重點闡述其硬件加速器設計思路及能效提升實踐，為點云處理應用提供高效解決方案。

一、引言

點云作為3維空間中無序點的集合，在自動駕駛、虛擬現(xiàn)實等領域應用廣泛。然而，點云數(shù)據(jù)規(guī)模大、無序、特征維度高等特點，給點云處理應用的開發(fā)和部署帶來巨大挑戰(zhàn)，高實時性、安全攸關場景下的運算和存儲開銷難以滿足需求?；诖耍谀D編碼的點云神經(jīng)網(wǎng)絡混合精度量化技術應運而生。

二、技術原理

莫頓編碼能捕獲點的空間局部性，消除點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空間中的點云數(shù)據(jù)進行兩級混合精度量化。

三、硬件加速器設計

（一）算法硬化

設計硬件加速器時，將上述基于莫頓編碼的混合精度量化算法進行硬化處理，確保算法在硬件層面能夠高效、穩(wěn)定地運行。通過專門的硬件電路實現(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）并行化設計

為了進一步提升計算性能，采用并行化設計策略。將莫頓編碼通路和關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，設計多通道的莫頓編碼計算單元和量化處理單元，實現(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，進行一系列優(yōu)化措施。采用分塊方法，保證預測與模型執(zhí)行過程可以流水化，掩蓋預測開銷。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中，顯著提高計算效率。

四、能效提升實踐

（一）性能對比

在7個具有代表性的點云神經(jīng)網(wǎng)絡模型、4個被廣泛使用的點云數(shù)據(jù)集上進行實驗，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計和架構(gòu)優(yōu)化進一步減少了數(shù)據(jù)傳輸和內(nèi)存訪問次數(shù)，降低了功耗。

（三）應用前景

基于莫頓編碼的點云神經(jīng)網(wǎng)絡混合精度量化硬件加速器在自動駕駛、虛擬現(xiàn)實等領域具有廣闊的應用前景。在自動駕駛中，可加速計算機視覺、傳感器數(shù)據(jù)融合和路徑規(guī)劃等任務，提供實時的高性能計算支持；在虛擬現(xiàn)實中，可實現(xiàn)更流暢、逼真的虛擬現(xiàn)實體驗。

五、結(jié)論

基于莫頓編碼的點云神經(jīng)網(wǎng)絡混合精度量化硬件加速器設計，通過算法與硬件的協(xié)同設計，實現(xiàn)了點云神經(jīng)網(wǎng)絡的高效處理和能效提升。未來，隨著點云處理應用的不斷發(fā)展和對性能要求的不斷提高，該技術將不斷完善和優(yōu)化，為相關領域的發(fā)展提供更強大的技術支持。同時，該技術也為其他類似的數(shù)據(jù)處理和神經(jīng)網(wǎng)絡加速提供了有益的參考和借鑒，推動整個深度學習硬件加速領域的發(fā)展。