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低功耗RISC-V架构下DNN分类模型推断加速的技术突破与实践

一、引言

1.1研究背景与意义

随着人工智能技术的快速发展，深度学习在各个领域得到了广泛应用。深度神经网络（DNN）作为深度学习的核心，在图像识别、语音识别、自然语言处理等任务中展现出了卓越的性能。然而，DNN模型通常具有庞大的参数和复杂的计算，对硬件计算资源和能耗提出了极高的要求。特别是在物联网（IoT）设备、移动终端等资源受限的场景下，如何实现高效的DNN模型推断成为了亟待解决的问题。

低功耗RISC-V架构的出现为解决这一问题提供了新的思路。RISC-V是基于精简指令集计算（RISC）原理的开源指令集架构，具有