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NPU的工作原理可以概括为以下几个步骤：

1. 模型加载

· 将训练好的神经网络模型加载到NPU的内存中。

2. 数据输入

· 输入数据（如图像、语音）通过接口传输到NPU。

3. 计算执行

· NPU根据模型结构，依次执行卷积、池化、全连接等计算任务。

· 矩阵乘法单元和卷积加速器并行工作，高效完成计算。

4. 结果输出

· 计算完成后，输出结果（如分类标签、检测框）返回给主机或其他处理器。

5. 任务调度

· 在多任务场景下，NPU的任务调度器负责分配计算资源，确保高效执行。

NPU的架构：模块化与可扩展性

NPU的架构设计注重模块化和可扩展性，以下是其典型架构：

1. 计算核心模块

· 矩阵乘法单元（MMU）：负责高效的矩阵运算。

· 卷积加速器：专为卷积运算设计，支持多种卷积核尺寸。

· 激活函数单元：支持常用激活函数的硬件加速。

2. 内存与缓存

· 权重缓存：存储神经网络的权重参数。

· 数据缓存：存储输入数据和中间计算结果。

· 共享内存：用于不同计算单元之间的数据交换。

3. 控制单元

· 任务调度器：负责分配计算资源和管理任务执行。

· 指令解码器：将高级指令转换为硬件可执行的操作。

4. 接口模块

· 高速接口：支持与CPU、GPU等处理器的数据交换。

· 外部内存接口：用于访问外部存储设备。