HERALD: OPTIMIZING HETEROGENEOUS DNN ACCELERATORS FOR EDGE DEVICES

HERALD (Optimizing Heterogeneous DNN Accelerators for Edge Devices) 是一个研究项目或者论文标题，它关注的是优化针对边缘设备（如智能手机、物联网设备等）的异构深度神经网络（Deep Neural Network, DNN）加速器。在当前的AI和机器学习趋势中，边缘计算越来越重要，因为它们需要快速处理本地数据，减少对云端的依赖。

在HERALD中，可能的研究重点包括以下几个方面：

1. **硬件-软件协同设计**：针对不同性能和功耗的硬件组件（如CPU、GPU、专用AI芯片等），设计高效的算法和架构优化，以最大化在边缘设备上的性能。

2. **动态调度和资源分配**：根据任务的实时性和模型的复杂度，动态调整工作负载在不同硬件之间的分配，以实现最优能效比。

3. **模型量化和编译器优化**：使用低精度的量化技术减少模型大小和计算需求，同时利用高效的编译器优化减少执行时间。

4. **硬件适应性架构**：设计能够灵活适应不同类型和大小的DNN模型的硬件结构，提高硬件的利用率。

5. **能量效率**：通过能效分析，找出瓶颈并提出改进策略，降低整个系统的能耗。