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片上网络
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多租户AI加速器芯片中，如何实现NoC带宽隔离与数据加密通道独立性？深度解析片上网络资源管理与数据安全策略
在高性能计算领域，尤其是AI推理任务日益繁重且趋向集中化的今天，多租户AI加速器芯片正成为云计算和边缘计算的核心基础设施。设想一下，一个物理芯片上同时承载着来自不同客户、不同行业的AI推理请求，比如某个金融机构的风险评估模型，同时与另一个...
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RISC-V异构多核AI嵌入式系统：片上网络（NoC）数据传输与带宽优化策略深度解析
在当前飞速发展的AI时代，将人工智能能力嵌入到边缘设备中，正成为一个不可逆转的趋势。面对越来越复杂的AI模型和对实时性、能效比的极致追求，传统的片上总线架构已显得力不从心。特别是在RISC-V异构多核AI嵌入式系统中，如何高效地处理海量传...
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深挖NoC在车载与工业边缘AI中的硬件级安全：隔离、认证、加密如何重塑性能与功耗？
在汽车智能座舱和工业自动化这些对“功能安全”和“信息安全”要求极为严苛的边缘AI场景中，高性能的片上网络（NoC）早已是构建复杂SoC的基石。大家普遍关注NoC的低延迟、高带宽通信能力，这固然重要，但若缺少了坚实的硬件级安全防护，再高效的...
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云端AI推理芯片：NUMA架构下多租户远程内存访问的深度优化与瓶颈突破
在面向云服务的AI推理芯片设计与部署中，“内存墙”一直是悬在性能工程师和架构师头顶的达摩克利斯之剑。尤其当我们的目光投向多租户环境下的非均匀内存访问（NUMA）架构时，这个问题变得尤为复杂和棘手。如何高效利用NUMA，克服远程内存访问带来...
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片上网络（NoC）中的机器学习推理：如何通过量化、剪枝与NPU实现高效硬件加速
当今，人工智能尤其是机器学习的浪潮，正以前所未有的速度推动着计算架构的演进。在边缘设备、数据中心乃至更深层次的嵌入式系统中，高效、低功耗地执行机器学习推理（Inference）已成为一个核心挑战。这不仅仅是纯粹的计算能力问题，更是数据如何...
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深入剖析：基于机器学习的NoC流量预测如何实现片上通信的“未卜先知”与高效规避拥塞？
在多核乃至众核时代，片上网络（Network-on-Chip，NoC）已成为处理器架构中不可或缺的互连骨架。它负责核心间、核心与内存等组件间的高效数据传输。然而，NoC内部流量的复杂性与动态性，尤其是在异构计算和高并发场景下，极易导致局部...
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面向RISC-V多核处理器的高性能NoC路由器设计与缓存一致性优化
在多核处理器设计中，片上网络（NoC）扮演着至关重要的角色，它负责连接各个处理器核心、缓存以及其他系统组件，实现高速、低延迟的数据交换。尤其是在RISC-V架构的多核处理器中，一个精心设计的NoC能够显著提升整体性能和能效。本文将深入探讨...
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RISC-V定制指令与NoC通信：QoS和虚拟通道是性能优化还是过度设计？
RISC-V的模块化架构，特别是其开放的指令集扩展能力，无疑为芯片设计带来了前所未有的灵活性。开发者可以根据特定应用场景（比如AI加速器、数字信号处理器或特定领域计算单元）定制指令，从而在性能、功耗和面积上实现极致优化。这些定制指令往往需...
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揭秘NoC中的拥塞控制：如何有效规避网络阻塞，提升片上通信效率？
在多核乃至众核时代，片上网络（Network-on-Chip, NoC）已然成为处理器系统内部组件间通信的“高速公路”。然而，随着核数量的激增和应用复杂度的提升，NoC内部的流量拥塞问题日益突出，这不仅会导致数据传输延迟急剧增加，甚至可能...
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未来十年：RISC-V如何携手DSP与MCU，重塑嵌入式AI的异构计算版图
说起来，嵌入式AI这股浪潮，真是把我们这些搞硬件、搞系统的人推到了一个前所未有的十字路口。传统的MCU和DSP，虽然在各自领域里耕耘多年，性能和能效比也迭代了好几代，但在面对现在、尤其是未来十年嵌入式AI那些“变态”级的实时性、功耗和模型...
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RISC-V SoC 高性能设计：异构IP高效集成与NoC架构实战
在构建高性能、低功耗的RISC-V片上系统（SoC）时，我们常常会遇到一个核心挑战：如何将多核CPU集群、定制的硬件加速器以及各种差异巨大的外设IP（比如高速模数转换器ADC、数模转换器DAC，甚至是专门的图像处理单元、DSP模块等）有机...
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RISC-V定制指令扩展：面向AI加速器片上网络高效数据传输的设计与应用
在人工智能（AI）加速器设计中，数据传输效率是至关重要的性能瓶颈。片上网络（NoC）作为一种高效的片上通信架构，被广泛应用于现代SoC设计中。然而，传统的处理器核心与NoC交互方式通常需要频繁的中断和数据拷贝，导致较高的延迟和处理器资源占...
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边缘AI处理器中，如何利用NoC为AI模型权重和推理结果提供细粒度安全保护，并量化其性能开销？
在当前万物互联的时代，边缘AI算力正在爆发式增长，它将复杂的AI模型从云端推向了终端设备。但与此同时，模型安全问题也日益凸显。想象一下，一个投入了巨大研发成本训练出的AI模型，部署到边缘设备上，却面临着被轻易逆向工程、篡改甚至窃取的风险，...
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AI推理定制NoC：QoS与细粒度安全融合，保障高优先级加密数据流的极致性能
在面向AI推理任务定制的片上网络（NoC）设计中，我们总会面临一个核心难题：如何在保证高优先级AI数据流低延迟与高吞吐量的同时，兼顾细粒度的安全访问控制与加密传输的需求？这绝非简单的功能叠加，而是深层次的架构融合与性能/安全平衡的艺术。作...
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边缘AI设备多模态推理：NoC功耗与低延迟的极致权衡之道
在当前智能物联（AIoT）的浪潮中，将复杂的机器学习推理能力下沉到边缘设备，已成为不可逆的趋势。想象一下，一台小小的智能摄像头，不仅要实时分析视频流，还要响应语音指令，甚至能在网络中断时独立完成大部分决策——这背后，是对设备计算能力、功耗...