助力提升CPU能效，Meta提出HWTool将图像处理语言自动映射到硬件
自动将图像处理和计算机视觉算法映射到硬件
（映维网 2021年12月10日）先前的研究表明，在FPGA或ASIC实现图像处理算法可以将CPU的能效提高500倍。随着主流计算向低功耗移动设备的发展，这种效率的提高变得越来越必要。来自图像处理和计算机视觉社区的最新研究不能作为软件在所述平台运行，因为它会消耗太多的电能或超过热极限。遗憾的是，大多数研究人员和公司都无法将最新的图像处理研究成果转化为定制硬件：硬件的设计和实现成本太高，开发时间太长。
将最新的图像处理和计算机视觉研究引入到广泛的用户群要求我们降低定制硬件的成本和开发时间。硬件设计需要多次实现所需的算法，而每次都要满足开发过程的不同要求。首先，将算法作为高级软件实现，以证明相关方法能够解决期望的视觉或图像处理问题。接下来，硬件架构师将high level代码转换为精确指定的硬件块，并做出优化决策，例如选择较低的整数精度。
通常，这涉及实现精确硬件架构的软件模拟，以供参考和测试。最后，将所需的硬件架构再次实现为要合成的Verilog。所述手动实现和优化步骤中的每一个都是引入bug或错误通信的机会。另外，算法开发和硬件实现之间的长周期意味着可以发现优化机会。
鉴于改进的机会，硬件设计工具近年来已成为一个活跃的研究领域。研究人员已经提出了Verilog、C-to-gates High-Lelve Synthesis（HLS）工具的替代方案。不过，尽管所述工具有助于硬件设计过程中的各个阶段，但它们都没有帮助组织和优化从算法开发到最终硅的整个硬件流程。在所有这些工具中，硬件和软件开发团队之间的协调，以及支持下游验证工作依然是一个有待解决的问题。
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