01
存算一体技术概述
冯·诺依曼瓶颈 · 发展历程与分类 · 主流芯片架构对比
基础概念
02
算子与计算模式
Conv/GEMM/ReLU/Softmax · 计算与访存特征分析
算子分析
03
算子映射基础概念
映射输入输出 · 约束条件：带宽/面积/精度
映射约束
04
硬件抽象层设计
存算阵列抽象 · PE与Crossbar · 数据流与指令集
硬件抽象
05
映射策略概览
数据复用 · 计算并行 · 流水线 · 搜索方法
策略并行
06
卷积算子映射 (上)
im2col适配 · 权重固定/输入固定映射模式
卷积im2col
07
卷积算子映射 (下)
Winograd实现 · 稀疏卷积映射优化
Winograd稀疏
08
全连接层映射
矩阵乘法映射Crossbar · Batch影响 · 精度位宽折衷
FCCrossbar
09
激活函数映射
ReLU/Sigmoid/Tanh · 模拟/数字计算 · LUT映射
激活LUT
10
池化算子映射
最大/平均池化 · 池化窗口硬件映射策略
池化硬件
11
归一化层映射
BatchNorm/LayerNorm · 融合归一化与卷积
归一化融合
12
Softmax算子映射
稳定计算 · 分段线性近似 · 硬件友好设计
Softmax近似
13
逐元素算子映射
Add/Mul/Concat · 广播(Broadcast)硬件处理
逐元素广播
14
循环神经网络映射
RNN/LSTM/GRU · 时序展开与权重共享
RNN时序
15
注意力机制映射
Self-Attention QKV · Softmax与矩阵乘联合映射
注意力QKV
16
Transformer架构映射
Encoder/Decoder整体映射 · 层间流水线调度
Transformer流水线
17
图神经网络映射
GCN/GAT稀疏计算 · 邻接矩阵存算表示
GNN稀疏
18
稀疏算子映射
稀疏矩阵乘 · 结构化/非结构化稀疏处理
稀疏结构化
19
量化感知映射
INT8/INT4量化 · 混合精度 · 误差补偿
量化混合精度
20
数据流优化
Row-Stationary/Output-Stationary · 数据搬移最小化
数据流优化
21
片上存储层次设计
SRAM/ReRAM层次 · 数据复用 · 乒乓/DMA调度
存储DMA
22
映射空间搜索
遗传/强化学习 · 穷举与启发式搜索
搜索遗传
23
映射编译器设计
计算图→映射指令 · IR设计 · 代码生成与仿真
编译器IR
24
映射性能评估
延迟/功耗/面积模型 · Roofline模型应用
评估Roofline
25
映射精度分析
模拟计算误差 · 噪声影响 · 冗余映射与纠错
精度纠错
26
多芯片互联映射
数据分发聚合 · 流水线/模型并行 · 通信优化
互联并行
27
动态算子映射
条件计算/动态分支 · 运行时重配置 · 自适应
动态重配置
28
映射自动化工具链
Timeloop/Accelergy · 自定义映射脚本开发
工具链开源
29
典型应用案例 (上)
ResNet-50映射实战 · YOLOv5映射优化
案例ResNet
30
典型应用案例 (下)
BERT映射实战 · GPT类大模型映射挑战
BERT大模型