[發(fā)明專利]神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的評估方法、裝置及FPGA芯片

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110373106.6
• 申請日: 2021-04-07
• 公開（公告）號: CN113065652A
• 公開（公告）日: 2021-07-02
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 鐘廣靜;吳興宇
• 申請（專利權(quán)）人: 上海先基半導體科技有限公司
• 主分類號: G06N3/08
• 分類號: G06N3/08;G06N3/063
• 代理公司: 北京康信知識產(chǎn)權(quán)代理有限責任公司 11240
• 代理人: 王曉玲

本申請?zhí)峁┝艘环N神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的評估方法、裝置及FPGA芯片。該評估方法應用于FPGA芯片中，包括：接收實驗數(shù)據(jù)；采用邊緣人工智能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對實驗數(shù)據(jù)進行處理，得到實驗結(jié)果數(shù)據(jù)；根據(jù)實驗結(jié)果數(shù)據(jù)對邊緣人工智能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行評估，得到評估結(jié)果；輸出評估結(jié)果。采用上述評估方法對人工智能算法進行評估時，相對于相關(guān)技術(shù)中，采用平臺對邊緣人工智能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行評估，導致成本高，功耗大，以及靈活性低的問題，上述評估方法利用FPGA可編程特點，能夠有效地降低成本，減少功耗，提高靈活性。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請涉及電路設(shè)計技術(shù)領(lǐng)域，具體而言，涉及一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的評估方法、裝置及FPGA芯片。

背景技術(shù)

隨著人工智能技術(shù)的不斷進步，自動化、IoT、工業(yè)及消費類應用的不斷出現(xiàn)，對邊緣設(shè)備的要求和期待越來越高。邊緣推理逐漸成為邊緣設(shè)備的通用功能，用于進行本地決策、減少延遲和降低連接節(jié)點成本。

在邊緣人工智能(AI)的應用場景中，現(xiàn)有的許多人工智能算法板卡采用基于MCU器件進行設(shè)計。然而，基于MCU器件的硬件平臺，由于外設(shè)有限、靈活性不夠、性能不高僅適用于一些功能單一的邊緣AI，常常難以滿足客戶對成本、功耗、靈活性等方面的需求。此外，現(xiàn)有的MCU性能通常也不能滿足神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)繁重的計算需求。

發(fā)明內(nèi)容

本申請的主要目的在于提供一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的評估方法、裝置及FPGA芯片，以解決相關(guān)技術(shù)中評估邊緣人工智能算法存在靈活性不夠、性能不高的問題。

為了實現(xiàn)上述目的，根據(jù)本申請的一個方面，提供了一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的評估方法，該評估方法應用于FPGA芯片中，包括：接收實驗數(shù)據(jù)；采用邊緣人工智能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對實驗數(shù)據(jù)進行處理，得到實驗結(jié)果數(shù)據(jù)；根據(jù)實驗結(jié)果數(shù)據(jù)對邊緣人工智能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行評估，得到評估結(jié)果；輸出評估結(jié)果。

可選地，實驗數(shù)據(jù)包括以下至少之一：音頻數(shù)據(jù)、圖像數(shù)據(jù)、視頻數(shù)據(jù)、位置數(shù)據(jù)和運動感應數(shù)據(jù)。

可選地，采用邊緣人工智能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對實驗數(shù)據(jù)進行處理，得到實驗結(jié)果數(shù)據(jù)，包括：對邊緣人工智能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行訓練，得到模型參數(shù)；將模型參數(shù)優(yōu)化，得到優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；在判斷優(yōu)化后的模型參數(shù)滿足預定訓練條件的情況下，采用優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對實驗數(shù)據(jù)進行處理，得到實驗結(jié)果數(shù)據(jù)。

可選地，邊緣人工智能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為人臉識別模型，實驗數(shù)據(jù)為圖像數(shù)據(jù)，采用邊緣人工智能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對實驗數(shù)據(jù)進行處理，得到實驗結(jié)果數(shù)據(jù)，包括：采用人臉識別模型對圖像數(shù)據(jù)進行識別，得到是否存在人臉的實驗結(jié)果數(shù)據(jù)。

可選地，根據(jù)實驗結(jié)果數(shù)據(jù)對邊緣人工智能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行評估，得到評估結(jié)果，包括：獲取圖像數(shù)據(jù)對應的真實結(jié)果，其中，真實結(jié)果表征是否存在人臉；將實驗結(jié)果數(shù)據(jù)與真實結(jié)果進行比對，得到評估結(jié)果，其中，在實驗結(jié)果數(shù)據(jù)與真實結(jié)果一致的情況下，評估結(jié)果為人臉識別模型通過評估，在實驗結(jié)果數(shù)據(jù)與真實結(jié)果不一致的情況下，評估結(jié)果為人臉識別模型未通過評估。

可選地，輸出評估結(jié)果，包括：通過指示燈的方式輸出評估結(jié)果。

根據(jù)本申請另一方面，提供了一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的評估裝置，包括：接收模塊，用于接收實驗數(shù)據(jù)；處理模塊，用于采用邊緣人工智能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對實驗數(shù)據(jù)進行處理，得到實驗結(jié)果數(shù)據(jù)；評估模塊，用于根據(jù)實驗結(jié)果數(shù)據(jù)對邊緣人工智能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行評估，得到評估結(jié)果；輸出模塊，用于輸出評估結(jié)果。

根據(jù)本申請另一方面，還提供了一種FPGA芯片，包括：處理器；用于存儲處理器可執(zhí)行指令的存儲器；其中，處理器被配置為執(zhí)行指令，以實現(xiàn)如上述的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的評估方法。

根據(jù)本申請另一方面，還提供了一種計算機可讀存儲介質(zhì)，當計算機可讀存儲介質(zhì)中的指令由FPGA芯片的處理器執(zhí)行時，使得FPGA芯片能夠執(zhí)行如上述的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的評估方法。