计算机工程与科学

作者：黄至锐, 贾心茹, 朱浩哲, 陈迟晓,

单位：1.复旦大学集成芯片与系统全国重点实验室, 上海 200433;2.复旦大学芯片与系统前沿技术研究院，上海 200438

关键词：关键词唤醒,三值量化神经网络,存内计算,串行快速傅里叶变换,软硬件协同设计,

基金：国家重点研发计划（2022YFB4500101）

为了解决关键词唤醒算法部署在边缘计算硬件会带来较高功耗、给电池驱动的设备带来续航挑战的问题，提出了一种基于存内计算技术和软硬件协同优化的低功耗关键词唤醒系统。在算法层面，基于标准MFCC算法拓扑结构提出了一种三值量化MFCC-CNN联合算法，将MFCC中的全部通用矩阵乘映射到神经网络加速器当中。在电路层面，提出了一种基于SRAM的存内计算核心，用于解决传统冯·诺依曼架构加速器存在的功耗墙和存储墙问题。同时通过复用存内计算核心的SRAM存储功能提出了一种基于查找表实现的缓存电路，用于替代寄存器延迟链电路。SRAM存内计算核心和SRAM缓存电路均采用定制单元实现。在系统层面，基于以上2种定制电路设计了一种低功耗关键词唤醒系统。该系统采用ASIC与定制化电路设计流程设计，并使用28 nm CMOS 工艺库对该设计进行了ASIC综合，在250 kHz下，关键词唤醒系统运行10分类任务的延迟是64 ms，整体功耗为645.28 μW，其中MFCC流水线的动态功耗占总动态功耗的5.9%，总功耗仅占系统功耗的1.3%。

来源：2024年第8期

《计算机工程与科学》期刊编辑部

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