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An integrated hardware/software design methodology for signal processing systems
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AI
DOI：10.1016/j.sysarc.2018.12.010.png)
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摘要
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本文提出了一种在片上系统 (SoC) 平台上设计和实现信号处理系统的新方法。该方法的重点是使用轻量级应用程序编程接口在不同的抽象层上应用数据流设计原理。我们方法中集成的开发过程包括软件实现，硬件实现，硬件-软件协同设计和优化的应用程序映射。所提出的方法有助于涉及异构编程语言和平台的信号处理硬件和软件模块的开发和集成。作为所提出的设计框架的演示，我们提出了一种基于数据流的深度神经网络 (DNN) 实现，用于车辆分类，该实现经过简化，可在嵌入式SoC设备上实时运行。使用所提出的方法，我们应用并集成了各种数据流图优化，这些优化对于将DNN系统有效映射到涉及协作多核cpu和现场可编程门阵列子系统的资源受限实现非常重要。通过实验，我们证明了灵活性和有效性，可以在目标计算系统的多个规模上应用和集成不同的设计转换。
Keyword:
Dataflow
Model-based design
Hardware/software co-design
Low power techniques
Deep learning
Signal processing systems
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