ARM与FPGA神经网络处理器高效通信方案设计

本文主要探讨了ARM（Advanced RISC Machine）架构与神经网络处理器之间高效通信方案的设计。ARM芯片以其低功耗、高效能和高度灵活性被广泛应用在嵌入式系统中，而FPGA（Field-Programmable Gate Array）则以其可重构性和并行处理能力在神经网络计算中发挥重要作用。随着人工智能的发展，将神经网络功能集成到嵌入式设备的需求日益增长。 作者周齐国、黄唏和赵悔针对ARM芯片和FPGA的特点，提出了一个创新的通信策略。核心设计是利用ARM的ZDMA（Zero-Delay Memory Access）控制器来管理数据传输，这种控制器能够在不影响CPU正常运行的情况下，实时控制ARM与神经网络处理器之间的数据交换。具体来说，通信方案包括控制寄存器组、分布式存储器和样本存储器等关键组件，这些存储器的高效通信对于神经网络的实时性和性能至关重要。 ARM ZDMA控制器在此设计中的作用体现在它可以实现无中断的数据传输，确保了数据流的连续性和低延迟，这对于处理大量神经网络计算任务时的实时性和响应速度提升有着显著效果。此外，由于神经网络处理器通常需要处理大量并行数据，因此高效的通信方案能有效减少总线竞争，提高整体系统的性能。 本文的关键词包括神经网络、嵌入式系统、通信、ARM、FPGA、S3C44B0X（一种常见的ARM微控制器）以及ZDMA，这些都强调了研究的技术背景和核心元素。文章的分类号TP368.1表明这属于计算机科学和技术类，特别是计算机硬件和系统的设计。 总结起来，这篇论文提供了一个实用的ARM与神经网络处理器通信方案，旨在优化嵌入式设备上的神经网络应用，通过结合ARM的控制能力和FPGA的并行处理，实现高效、低延迟的数据交换，以支持神经网络在嵌入式环境下的实时性和性能需求。这对于推动人工智能在物联网、自动驾驶等领域的发展具有重要意义。