一文了解二值神经网络性能提升1000倍是真是假
在很多大型计算数据中心需要完成超大规模的数据处理，这意味着需要大量的计算，因此对于系统性能的要求则不断提升，最开始我们不断提升处理器的运行频率、增加处理器核心数量、采用更多的进程服务，但是这些方法会带来一些其他的问题，比如功耗的增加需要配备更大成本更高的电源、散热量显著增加则需要设置更大更好的散热片或者风扇，这些问题无疑增加了成本。因此最好的方式就是采用fpga实现硬件加速，然而很多软件工程师对于硬件开发语言vhdl/verilog不熟悉无法实现开发流程上的衔接，因此xilinx推出了全新的sdsoc开发环境，软件工程使用c/c++语言就可以实现fpga的硬件加速。
图1：xilinx sdsoc从软件到硬件的开发流程
sdsoc提供给用户的是一个可以用来完成整个zynq soc和mpsoc开发的基于eclipse的软件环境，这个环境对那些已经在使用dsp芯片、视频soc 和cpu处理器的嵌入式开发人员来说是在熟悉不过的。sdsoc的核心技术则是界首创的全系统优化编译器，这个编译器，不仅可以针对基于arm的处理器系统，也可以针对片内的可编程逻辑。sdsoc开发环境旨在为系统架构师以及软件开发团队提供一个可以使用c / c ++来快速配置，并同步生成构建系统所需的各类软硬件架构的可能。软硬件统一的编译器，可以从系统视角出发，带来最佳的系统构建与连接，优化的存储器接口和软件驱动等。如下图所示是采用sdsoc实现的不同实例的性能提升效果：
不同实例带来的性能提升：
双目（摄像头）图像采集与3d显示——292倍
视频的sobel滤波处理——30倍
二值神经网络——1000倍
对于再好的cpu处理器或者更多核心的处理器也很难带来性能上1000倍的提升，即使30倍也是一大瓶颈，因此无论我们怎样绞尽脑汁优化c/c++代码在传统处理器上性能提升的效果也是非常有限的，所以采用“xilinx sdsoc + all programmable soc + c/c++”才是最佳的解决方案。
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