基于RISC-V架构的卷积神经网络加速器设计与性能优化研究

一、引言

1.1研究背景与意义

近年来，深度学习技术取得了突破性进展，在图像识别、语音识别、自然语言处理等众多领域展现出了强大的能力。卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）作为深度学习的核心算法之一，通过构建多层卷积层和池化层，能够自动提取数据的特征，从而实现对数据的分类、检测和分割等任务。随着CNN在各个领域的广泛应用，其计算需求也呈指数级增长。

传统的通用计算设备，如中央处理单元（CentralProcessingUnit，CPU）和图形处理单元（GraphicsProces