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1.NVDLA简介

英伟达深度学习加速器(NVDLA)是一种免费开放式架构，NVDLA具有可扩展性，高度可配置性，旨在简化集成和可移植性。NVDLA软件生态系统包括一个设备上的软件堆栈（开源版本的一部分），一个完整的培训基础架构，用于构建包含深度学习的新模型，以及将现有模型转换为可在设备上使用的形式的解析器软件。可以提供其自己的硬件平台以及软件内核：

• 硬件架构：基于Xavier–全球首款专为汽车产品设计的自动处理器 - 以及完整的验证套件。
• 基于开放行业标准的IP核模型提供：Verilog模型是RTL形式的综合和仿真模型，TLM SystemC仿真模型可用于软件开发，系统集成和测试。

2.硬件架构

2.1硬件简介

NVIDIA®深度学习加速器（NVDLA）是一种可配置的固定功能硬件加速器，适用于深度学习应用程序中的推理操作。通过展示加速与每个CNN层相关的操作的各个构建块（例如，卷积，反卷积，完全连接，激活，池化，本地响应归一化等），为卷积神经网络（CNN）提供全硬件加速。保持独立且可独立配置的块意味着NVDLA的尺寸可以适用于许多较小的应用。
NVDLA架构中的每个块都支持特定的操作，这些操作对于深度神经网络的推理是不可或缺的。推理操作分为五组：

• 卷积运算（卷积核心和缓冲区块）
  卷积模式有很多种支持：直接卷积、图像输入卷积模式、Winograd卷积模式、批量卷积模式、卷积缓冲区
• 单数据点操作（激活引擎块）
  单数据点操作支持：线性函数、非线性函数
• 平面数据操作（池化引擎块）
  池化功能支持：maximum-pooling - 从池窗口获取最大值、最小池 - 从池窗口获取最小值、average-pooling - 池化窗口中的特征值的平均值
• 多平面操作（本地和标准块）
• 数据存储器和重塑操作（重塑和桥接DMA模块）
  桥DMA（

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