关键词： 人脸识别   深度学习   卷积神经网络   vision transformer   硬件加速器   低功耗   时钟门控  

摘要： 身份识别在信息化终端应用领域发挥着重要的作用。其中人脸识别技术是一种安全且高效的非接触式身份识别方法,被广泛应用于金融、安防等领域。但是由于人脸特征的复杂性和多样性,导致传统的人脸识别算法难以在复杂多变的环境中取得稳定准确的识别效果。基于深度学习的人脸识别算法能够有效的进行人脸特征提取,并且可以通过数据集的扩展和图像的预处理适应不同环境下的人脸图像。基于卷积神经网络的深度学习方法只能提供局部感受野而缺乏对人脸全局特征的表达,限制了其识别精度,具有全局感受野的vision transformer(ViT)方法可有效解决这一问题,但是其参数量过大且需要大量数据进行训练,难以部署在资源受限的边缘侧设备上。鉴于此,本文重点研究人脸识别ViT神经网络模型及其低功耗硬件加速器。本文在对比研究卷积神经网络(CNN)和ViT网络的基础上,建立了全局特征提取和局部特征提取相结合的改进ViT人脸识别模型。通过局部特征提取单元,实现了人脸特征的降维与参数量的缩减;通过全局特征提取单元,实现了对图像中每个像素点的关联性提取,避免了图像分块时造成的关键特征分割。搭建深度可分离卷积和ViT人脸识别网络进行对比实验,得到改进ViT网络能够在LFW数据集上取得98.71%的准确率,YTF数据集取得96.33%的准确率,改进后ViT网络的训练难度降低。利用消融实验,证实了局部特征提取单元和全局特征提取单元的有效性。本文根据改进的ViT网络结构设计其硬件加速器。整体硬件架构基于网络结构可配置和计算单元可重用的策略设计。对其中的关键算子单元提出计算并行的实现方案,并完成了AXI高速接口和内部存储结构的设计。而后,使用Modelsim搭建了时序仿真平台,完成了对各个功能模块仿真验证。在此基础上,将加速器部署到FPGA平台进行系统原型验证,结果表明量化后的int8网络可达到97.37%的人脸识别准确率,当加速器工作频率为100MHz时,功耗为4.293W,运算操作数为97.2GOPS,能效比是NVIDIA GTX1080TI GPU平台的4.24倍。最后,基于smic的0.13μm工艺库,使用Design Compiler对硬件加速器进行了综合,通过采用门控时钟对加速器进行低功耗设计优化,使得功耗降低为之前的54.5%。本文对基于ViT模型的人脸识别算法以及ViT低功耗硬件加速器设计、原型验证和综合方面的工作,为ViT模型在边缘侧硬件部署打下了基础。

关键词： 图卷积神经网络   FPGA   模拟退火算法   强化学习  

摘要： 随着人工智能技术的发展,图卷积神经网络走进了人们的视野,在社交网络,电子电路,交通预测等领域得到了越来越广泛地应用。本文关注芯片设计流程中的布局问题,应用图卷积神经网络和强化学习方法提出对传统布局算法的改进;另一方面,为了推动图卷积神经网络在物联网、嵌入式移动端等场景的落地,需要研发低功耗、小面积,灵活的图卷积神经网络硬件平台。本文对比各类硬件平台的优缺点,选择FPGA平台,实现上述图卷积神经网络的专用加速器。论文的主要工作如下:(1)对FPGA神经网络加速器的研究现状进行分析,对流行的布局算法进行了比较,研究了强化学习方法在布局问题上的应用。(2)在对布局问题和模拟退火算法分析的基础上,提出基于图卷积神经网络改进的强化学习模拟退火算法。针对模拟退火算法随机探索慢的缺点,采用基于图卷积实现的奖励预估网络进行优化,在VTR开源设计软件上实现了算法。实验结果表明改进的算法相比于随机方法能更早找到较好的布局。(3)设计了基于FPGA的奖励预估神经网络加速器。本文分析了图卷积神经网络的计算特点,围绕减少资源,降低功耗,提高速度等方面,采用稀疏矩阵乘法、流水线等技术加速神经网络。(4)在PYNQ上实现了奖励预估网络的加速器。本文基于Vivado HLS在PYNQ开发板上完成了网络的硬件实现。实验表明加速器使用了大部分硬件资源,在保障一定处理速度的前提下功耗远远小于CPU和 GPU。

关键词： 行人检测   移动机器人   梯度直方图   支持向量机   低功耗设计   硬件加速器  

摘要： 行人检测(Pedestrian Detection)利用机器视觉技术判断图像或视频序列中是否存在行人并给予精确定位。行人检测被广泛应用在自动驾驶技术、视频监控系统和服务型机器人中。对于包括小型可移动机器人等功耗和体积受限的应用场景,行人检测器必须满足实时性、准确性、低功耗和体积小的特点。梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient,HOG)特征提取结合支持向量机(Support Vector Machines,SVM)的方法,因其综合性能优异而被广泛应用在移动装置的行人检测中。但是现有的HOG-SVM行人检测硬件设计并没有对图像预处理、HOG特征提取以及SVM检测三个方面进行整体优化设计,很难保证准确率的同时能够极大程度地减少资源开销和降低功耗。因此,本文从低运算量和低功耗的设计目标出发,设计了一种应用于小型可移动机器人的低功耗实时行人检测硬件加速器。本文对图像预处理、HOG特征提取以及SVM检测三个方面进行了创新设计,实现了一款基于HOG-SVM的低功耗实时行人检测硬件加速器。针对图像预处理,本文提出了低运算量图像预处理的设计方法,采用了冗余位宽剪枝的优化策略。针对HOG特征提取,本文提出了一种基于量化方向的HOG特征值提取器,相比传统的基于CORDIC(COordinate Rotation DIgital Computer)HOG 特征提取方法,具有低运算量和低存储开销的优势。针对SVM检测,本文提出了 一种带有并行滑动窗口机制和嵌入HOG特征归一化的SVM分类器,相比传统的设计,具有帧率和资源开销上的优势。本文对所提基于HOG-SVM的低功耗实时行人检测在Xilinx xc7z020 FPGA上进行硬件实现,其资源开销如下:7212个LUT,比目前最先进的文献工作降低了 16.9%;4617个FF,比目前最先进的文献工作降低了 48.7%;0.15 Mb BRAM,比目前最先进的文献工作降低了 46.4%。在130 MHz的工作频率下,帧率为131.2 fps,比目前最先进的文献工作提高了 54.3%。在65MHz的工作频率下,功耗为44.19mW,比目前最先进的文献工作降低了 45.4%。识别行人的精确率为90%,召回率为87%。本文还基于TSMC 65 nm工艺库对所提设计进行了 ASIC设计实现,使用了 26738个两输入与非门单元和0.15 Mb SRAM:在500 MHz工作时钟下,对640×480图像序列进行处理,功耗仅为45.06mW。本文最后展示了所提应用于小型可移动机器人的低功耗实时行人检测器在VGA上的实验结果,验证了该工作的应用可行性。

关键词： 低功耗   人脸检测   硬件加速器   Retina Face算法   模型压缩  

摘要： 基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)的人脸检测算法可以实现高精度人脸检测,然而边缘设备多采用电池供电,且处理器算力低,功耗一般控制在毫瓦量级以支持较长时间的供电,难以支持CNN庞大的能量消耗和计算需求,因此,人脸检测采用软件实现在边缘设备上变得不可行,设计低功耗硬件加速器具有实际应用价值。本文目标是设计一个支持QVGA(Quarter Video Graphics Array)分辨率的低功耗人脸检测硬件加速器,处理速度达到30FPS(Frames Per Second),功耗小于5m W。本文对基于CNN的人脸检测算法及其硬件加速方法展开了深入研究,针对目前先进的高精度且轻量化的Retina Face人脸检测算法,完成了低功耗硬件加速器的设计。在算法层面,压缩Retina Face算法:将Leaky Re LU激活函数替换为Re LU函数增加了33%的激活稀疏性;融合批量归一化层避免了复杂的浮点计算,减少了中间数据的搬运次数;将训练后的全精度网络量化为8bit精度,后处理定点化为16bit精度,实现了定点网络推理,参数规模和计算复杂度减少了3/4。压缩后的算法在FDDB数据集上的准确率为94.6%,量化损失为2.7%。在硬件层面,使用SCALE-Sim仿真模拟器在基线架构设计上进行了设计空间探索;为标准卷积和深度卷积设计了专用卷积阵列,并以流水线的方式调度,减少了28%的推理时间和45%的全局缓存访问;内存系统设计实现了不同维度的数据复用,将片外访存量由5.5MB减少到418KB,将输入激活的全局缓存访问量从17.6MB减少到1.7MB,极大的减少了片外和片上的访存能耗;激活和权重的高效存储和映射方案,增加了存储空间利用率,降低了带宽需求。本文的人脸检测加速器基于TSMC 22nm工艺综合并完成门级仿真验证。在40MHz主频工作时,每秒可处理47张QVGA分辨率的图像,有效吞吐率为17.4GOPS。考虑金属连线寄生电容的功耗后,加速器功耗为2.81m W,能效为6.19TOPS/W,平均每个像素的处理能耗仅为0.78n J,达到了预期目标。

关键词： 气体超声波流量计   中高压   数控衰减器   曼哈顿距离   低功耗  

摘要： 多声道气体超声波流量计具有精度高、量程宽、压损小、低功耗等特点,逐渐应用于天然气贸易计量与城市燃气计量领域。因国内超声波换能器技术较国外存在一定的差距,使得国内自主研发的气体超声波流量计的测量精度和稳定性还有待提高。本文重点在提高中高压多声道气体超声波流量测量的精度和稳定性,以及降低功耗方面开展研究。因为在中高压气体管道环境下流量测量时超声波换能器的灵敏度过高,接收到的回波信号容易截顶,难以采用国内外常用的应用回波信号峰值归一化系数差值最大两峰作为特征峰,来寻找传播时间到达时刻点的定位方法。本文采用数控衰减器与自动增益放大器相结合的回波信号调理电路,稳定在中高压气体管道环境下不同流速范围内回波信号的幅值。并提出了基于曼哈顿距离快速判别回波信号特征点的定位方法,通过四点拉格朗日插值算法计算传播时间到达过零时刻点,从而精确得到各个声道的传播时间及流速值,提高流量测量值的精度与稳定性。该方法测量与计算时间短,有利于系统低功耗运行。本文依据时差法流量测量原理,采用平行交叉声道压电换能器布置结构,在硬件上采用超低功耗MSP430FR6047混合微处理器,完成超声波发射与接收电路的接口设计,在信号采集电路中采用3.3V低电压电源供电。在软件上采用主循环与次循环相结合的系统监控软件结构,优化流量测量间隔时间,间隔使用系统低功耗模式,在进入低功耗模式下关闭信号发射与采集电路的供电电源,降低流量计系统功耗。通过分析LH-QB200-4型压电换能器的稳态与暂态特性,完成换能器的配对,提高回波信号的稳定性及仪表系数的线性度。本文根据相应国家标准与流量计的检定规程,完成了多声道低功耗气体超声波流量计样机的仪表系数修正,并在中高压气体流量检定装置中完成了1～180m/h量程范围的检定实验,实验结果表明研制样机能够满足国家检定规程中的1级流量计的测量精度和重复性指标要求。并在动态流量测量中完成了研制样机的电流与功率分析与试验测试,平均功耗为13.716毫瓦,采用四节3.6V19000m Ah电池供电,持续工作时间可达3年,满足行业和合作企业的低功耗设计要求。

关键词： 降压DC-DC   低功耗变换器   峰值电流模   自适应斜坡补偿  

摘要： DC-DC变换器被设计为在额定输出功率下实现所需的效率需求。而在高功率密度应用中,发热限制是主要考虑因素,增加便携式设备的电池寿命和降低市电供电设备的待机功耗因而变得迫切。另外电源正朝着更高的开关频率发展,以减小无源元件的尺寸,但导致了更高的开关和栅极驱动功率损耗。在用于电池供电设备的集成电源管理IC中,必须优化系统以实现尽可能长的电池寿命,而负载电流的统计分布人们并不知道。在此背景下,开关电源能否在全负载范围内降低DC-DC系统的功率耗散成了限制系统性能的关键因素。因此,基于这种需求而设计一种轻载高效且在全负载范围内低系统功耗的DC-DC变换器具有很大的理论和应用价值。本文基于峰值电流控制模式设计了一款轻载高效、宽输入电压以及宽输出电压范围、具有自适应斜坡补偿的同步DC-DC降压变换器。在该设计中,提出了一种低静态电流的电压基准架构,利用亚阈值晶体管实现了极低的基准电路静态功耗,在全负载范围内降低了系统功耗;通过精确设计和分配轻载模式所必须工作模块的偏置电流,并对比较器进行动态偏置,显著降低了系统轻载模式功耗;针对峰值电流模式控制下容易出现的伴随高占空比应用的次谐波振荡现象,通过引入斜坡补偿量与输出电压成正比的自适应斜坡补偿电路,确保了在宽输出电压应用场景下变换器系统良好的稳定性。本文晶体管级电路设计使用Dongbu 0.18μm工艺实现,使用Cadence Virtuoso验证工具对子模块电路及系统电路进行辅助设计验证。结果表明,电压基准静态电流为517n A;补偿斜坡斜率与输出电压比值近似恒定,使得各种输入输出电压下系统均能稳定工作,无次谐波振荡现象;系统在轻载高效模式下IQ为3μA,峰值效率为91%,轻载效率为79%;重载时在2.5～7V的输入电压范围与0.9～3.3V的输出电压范围内,输出电压纹波均在1%内;控制模式之间能进行快速、无缝的转换,实现了重载到轻载以及轻载到重载的无缝过渡;负载电流在1μs内从0.4A～0.8A转换时输出电压下冲115m V,且在10μs内恢复,负载电流在1μs内从0.8A～0.4A转换时输出电压过冲117m V,且在10μs内恢复,系统工作稳定,各项性能满足预期设计指标。

关键词： 相变存储单元   TiTe2掺杂   非晶稳定性   SET速度   低功耗   电阻漂移  

摘要： 信息为人类物质文明建设奠定了基础,存储器作为保存信息的媒介,在生活中发挥着越来越重要的作用。相变存储器作为其中的佼佼者,有着非易失性、擦写速度快、循环能力强等优点,在存储领域拥有巨大的潜力。成核主导结晶的相变材料SET速度较慢,SbTe作为生长主导结晶的相变材料,SET速度较快,但晶化温度低,非晶稳定性较差。本文提出一种稳定二元化合物TiTe掺杂SbTe相变存储单元,在不牺牲SET速度的前提下提升SbTe的非晶稳定性,甚至能进一步提高其SET速度。研究发现,掺杂TiTe还可以有效降低SbTe相变存储单元的RESET功耗并且能抑制电阻漂移。本文采用磁控溅射工艺制备TiTe掺杂SbTe相变薄膜材料,利用能量色散谱确定掺杂TiTe的比例。利用原子力显微镜测量薄膜厚度,得出沉积速率并对其表面形貌进行观测。利用X射线衍射进行物相分析并通过透射电子显微镜观察晶粒尺寸。结果表明TiTe掺杂SbTe相变薄膜材料中SbTe和TiTe分别结晶,掺杂TiTe可以减小晶态材料的表面粗糙程度并且减小晶粒尺寸。从温度特性上分析,掺杂TiTe可以提升SbTe相变薄膜材料的晶化温度以及十年数据保持温度。本文利用磁控溅射、电子束光刻、紫外光刻等工艺制备小孔结构TiTe掺杂SbTe相变存储单元。选取掺杂比例相差较大的两组与纯SbTe相变存储单元进行比较。分别对相变存储单元的I-V特性、RESET功耗、SET速度、电阻漂移系数进行测试。结果表明掺杂TiTe可以有效提升SbTe相变存储单元的非晶稳定性,进一步提高其SET速度,降低其功耗,抑制电阻漂移。为了进一步探究TiTe掺杂SbTe相变存储单元性能提升的原因,本文进行了热仿真,阐明了其低功耗机理。

关键词： 线性稳压器   无片外电容   低功耗   缓冲级   稳定性  

摘要： 电子设备对性能需求的不断提高,对电源管理芯片的性能要求也越来越高。LDO(Low Drop-Out voltage regulator,LDO)在电源管理芯片这一范围内,逐渐朝着低功耗、高性能的方向进行发展。无电容型LDO相比带片外电容的LDO有着明显的成本优势,且利于电子产品的小型化,成为近年来研究的热点。基于前人对LDO做的相关研究,本论文主要关注低功耗无片外电容LDO的研究和设计,针对实现负载稳定性、如何进行频率补偿、系统瞬态响应进行主要研究。在系统稳定性方面使用了嵌套密勒补偿结构,并进行了细致的计算和推导,在理论的基础上进行相关电路模块的研究和设计,使得在单位增益带宽范围内只存在一个主极点,保证了系统的相位裕度。在上述相关理论的分析基础上,本文设计了一款带有跨导提高级的低功耗无片外电容线性稳压器。采用Smic.18um工艺模型,工作电压为2.5V～3.6V,工作温度为40℃～125℃,其输出电压在1.8V,可用来对模拟混合电路进行供电。电路模块主要包括带隙基准源、误差放大结构、跨导提高级、功率管、反馈网络结构以及辅助的保护电路。仿真结果表明:最终设计的LDO核心电路静态电流为8.25μA,带隙基准电压源电路功耗约90n A,最坏的相位裕度大于60°,环路增益大于90d B,线性调整率约为5.9×10m V/V,负载调整率为9.4×10V/A,在极快负载变化(200μA～20m A@1μs)下,负载瞬态响应时间约为3μs,输出电压下冲约为146m V,过冲约为87m V。辅助电路限制最大输出电流为28m A,在温度达到132℃时会自动启动过温保护电路。

关键词： 锂电池   单节   充放电保护芯片   高精度   低功耗  

摘要： 近年来,锂电池凭借其容量高、自放电率低、循环寿命长以及绿色环保等优点被广泛应用于便携式与可穿戴电子设备中,同时电子产品性能提升与应用领域的持续拓展对锂电池安全性能不断提出更高的要求。目前,现有锂电池充放电保护芯片精度偏低且稳定性不足是导致电池损坏、燃烧甚至爆炸等危害不可忽略的原因之一。因此,进一步发展高精度、高稳定性和低功耗的锂电池保护芯片具有非常重要的现实意义。根据可穿戴式电子设备中应用的锂电池性能,本文设计了一款高精度、低功耗的单节锂电池充放电保护芯片。芯片主要包括带隙基准电压源模块、电阻修调网络、锂电池电压采样模块、过温保护模块、充电器/负载检测电路、过电压比较器、过电流比较器、0V禁止充电保护、短路保护、延时模块、数字逻辑控制模块等。采用多段线性补偿技术将带隙基准模块输出参考电压的温漂系数降低至1.61 ppm/℃,从而有效提高了保护芯片的检测精度。本芯片充电过压检测精度为±20 mV,放电过压检测精度为±20mV。电阻修调网络采用小电阻串联的5 bit结构,在大幅降低芯片占用面积的同时提供32步进的修调范围,并且利用外部输入控制传输门开关的结构来解决传统熔丝烧断工艺存在的只能单向修调电阻以及芯片成品率较低的问题。保护芯片在低功耗设计的基础上还提供了休眠模式。芯片检测到锂电池异常后随即输出相应的使能信号以切断锂电池充放电回路,同时自身进入休眠状态,大部分模块停止运行以进一步降低功耗,芯片在正常工作状态下平均电流值为18.4μA,休眠模式下平均电流值为5.2μA。本芯片采用SMIC公司0.18μm BCD工艺设计,并基于Cadence ADE的Spectre仿真平台对整个系统和各个子模块进行仿真验证。仿真结果显示电池的充电过压保护电压为4.284 V,放电过压保护电压为2.402 V,过温保护阈值为129.92℃,芯片各项功能均可实现且运行稳定,符合设计期望,并最终完成版图绘制,布局设计合理且通过DRC与LVS验证。