发表单位：韩国科学技术院（KAIST）
作者：Sangjin Kim, Sangyeob Kim, Juhyoung Lee, Hoi-Jun Yoo
主要问题：GCN基于的方法需要大量计算资源和外部内存访问，同时移动设备上的电池限制也导致实时性能受限。
优化设计
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数据结构：采用稀疏分组的膨胀图卷积（SG-DGC）来稀疏分组点云，减少计算量。
算法：SG-DGC算法减少了图卷积过程中考虑的邻居数量，同时保持较大的感受野。
硬件架构：提出两级流水线（TLP），包括点级流水线（PLP）和组级流水线（GLP），以平衡工作负载并提高核心利用率。
解决关键问题：实现了计算量减少71.7%和外部内存访问（EMA）减少76.9%，使得3D点云语义分割能够在移动设备上实时运行，同时功耗低。
里程碑：处理器在4k点的室内场景上实现30.8帧/秒的实时性能，功耗仅为95毫瓦。与非优化设计相比，核心利用率提高了21.1%，吞吐量提高了1.1倍。
未解决问题：论文未明确提及未解决的问题，但在更大数据集或更复杂场景上的准确性和可扩展性可能需要进一步改进。
发表单位：上海科技大学
作者：Hongyu Wang, Wei Zhou, Xiangyu Zhang, Xin Lou
主要问题：立体匹配算法计算密集，在资源有限的嵌入式平台上难以满足实时和能源需求。要同时解决无纹理区域、重复模式、视差不连续性问题，并平衡准确性与计算复杂性。
优化设计
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数据结构：引入稀疏Census特征表示，减少内存存储和访问。
算法：提出基于块级PatchMatch的立体匹配算法，采用随机搜索策略和粗到细的多尺度传播方案，优化精度和计算效率。
硬件架构：开发专用FPGA硬件架构，最小化内存需求，高效利用算法优势。
解决关键问题：设计实现了高性能和能源资源效率的处理器，性能超过现有FPGA立体匹配处理器，同时能够提供平面倾斜信息。
里程碑：在128视差级别下，实现了1920×1080分辨率、165.7FPS的峰值性能，功耗仅3.35W。显著减少了视差级别增加时的硬件资源增量。
未解决问题：倾斜标签范围限制在[-30°, 30°]，可能无法覆盖真实场景中的更陡峭平面。对于块内突然平面破裂的处理可能需要进一步优化。
发表单位：中国科学院计算技术研究所、中国科学院大学
作者：Yuquan He, Songyun Qu, Gangliang Lin, Cheng Liu, Lei Zhang, Ying Wang
主要问题：EBVO算法数据密集，在传统冯诺依曼架构计算系统上面临内存墙瓶颈。主要挑战是通过降低内存访问延迟和能量消耗来减少计算开销。
优化设计
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数据结构：提出PIM友好的数据布局和计算方案，优化数据重用模式和高效的内存内流水线。
算法：简化EBVO算法所需的关键计算内核，进行量化以减少计算复杂度同时保持高精度。
硬件架构：提出一种新型的位并行可重构SRAM-PIM架构，支持多功能算术操作，具有高精度和高吞吐量。
解决关键问题：通过SRAM基于处理器内存（PIM）技术缓解EBVO实现中的内存墙瓶颈，实现高跟踪精度和超低功耗。
里程碑：展示了首个用于VO/vSLAM任务的PIM加速，与基线MCU实现相比，处理速度提高了11倍，能耗降低了20倍。
未解决问题：论文未明确提及未解决问题，但暗示更广泛集成其他vSLAM模型和多相机传感器融合是未来的工作。
发表单位：北京航空航天大学
作者：Mingjun Li, Jianlei Yang, Yingjie Qi, Meng Dong, Yuhao Yang, Runze Liu, Weitao Pan, Bei Yu, Weisheng Zhao
主要问题：事件相机生成的大量事件流数据需要事件单目多视图立体（EMVS）处理，但这需要大量计算，难以在嵌入式平台上实时部署。
优化设计
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数据结构：使用视差空间图像（DSI）将观察空间离散化为体素，存储射线密度分数，并实施混合数据量化策略减少内存占用和数据传输带宽。
算法：通过重新调度、近似计算和混合数据量化，将EMVS算法重构为硬件友好形式，将事件反投影和体积射线计数阶段划分为子任务以实现高效并行处理。
硬件架构：设计了集成FPGA和ARM的异构系统，FPGA执行计算密集型任务，ARM管理数据传输和配置。
解决关键问题：Eventor在嵌入式FPGA平台上实现了EMVS任务的能效和计算速度显著提升，实现实时性能。
里程碑：相比Intel i5 CPU平台，能效提升达24倍。成功加速EMVS最耗时的阶段，包括事件反投影和体积射线计数。
未解决问题：使用近似计算（最近投票）的深度估计精度与双线性投票相比略有下降，可能需要进一步在准确性和硬件效率间取得平衡。
发表单位：哈佛大学
作者：Srivatsan Krishnan, Zishen Wan, Kshitij Bhardwaj, Paul Whatmough, Aleksandra Faust, Sabrina Neuman, Gu-Yeon Wei, David Brooks, Vijay Janapa Reddi
主要问题：为自主UAV设计特定领域SoC（DSSoC）需要考虑传感器速率、计算吞吐量、有效载荷重量和推重比等参数，可能组合的组合爆炸使得手动设计变得不可行。
优化设计
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数据结构：未明确提及
算法：AutoPilot使用强化学习和监督学习训练多种端到端自主算法，使用贝叶斯优化进行多目标算法-硬件协同设计。
硬件架构：考虑基于收缩阵列的硬件加速器，使用周期精确的模拟器评估性能。
解决关键问题：AutoPilot自动化了自主UAV的DSSoC设计，考虑UAV组件间的交叉产品效应，产生的设计能够最大化任务级性能。
里程碑：AutoPilot始终优于通用硬件选择（如Xavier NX和Jetson TX2）以及专用于自主UAV的硬件加速器，为纳米、微型和小型UAV分别增加了最多2.25倍、1.62倍和1.43倍的任务数量。
未解决问题：该方法可能需要进一步优化以适用于UAV以外的其他自主车辆，其对快速发展领域的适应性需要验证。
发表单位：宾夕法尼亚州立大学
作者：Ziyu Ying, Cyan Subhra Mishra, Shulin Zhao, Mahmut T. Kandemir, Sandeepa Bhuyan, Chita R. Das
主要问题：点云（PC）压缩面临实时性约束下的效率、延迟和能耗挑战。现有基于树结构的压缩技术受限于顺序更新和并行化不足，几何和属性压缩的复杂处理也难以在边缘设备上满足实时要求。
优化设计
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数据结构：提出基于莫顿码辅助的帧内压缩方案，利用空间局部性实现几何压缩过程中的并行八叉树构建。
算法：引入两种互补设计：帧内压缩用于并行几何和属性压缩，帧间压缩利用视频帧之间的时间相似性重用先前帧的属性数据。
硬件架构：在NVIDIA Jetson AGX Xavier边缘GPU板上实现和评估。
解决关键问题：提出的帧内压缩实现了43.7倍的加速和96.6%的能源节省，而帧间压缩提高了约1.75倍的压缩比，对质量影响最小。
里程碑：首次将点云压缩推向边缘设备，同时针对延迟、能源、质量和压缩比四个关键指标。结合压缩方案与现有技术相比提供了34倍的加速。
未解决问题：虽然取得了显著改进，但可能需要进一步研究优化压缩比与质量之间的权衡，尤其是对于需要高视觉保真度的应用。
发表单位：中国科学技术大学
作者：Teng Wang, Lei Gong, Chao Wang, Yang Yang, Yingxue Gao, Xuehai Zhou, Huaping Chen
主要问题：Transformer在计算机视觉应用中面临数据结构和模型架构差异带来的挑战。现有加速器主要为NLP任务设计，无法高效处理视觉Transformer（ViT）的独特需求。
优化设计
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数据结构：设计了适当的分区策略，减少图像数据局部性影响，提高计算和内存访问效率。
算法：使用半层映射和吞吐量分析，减轻由捷径机制引起的路径依赖影响，充分利用硬件资源。
硬件架构：开发了两个具有内部流的重用处理引擎，不同于先前的重叠或流设计模式。
解决关键问题：提出的ViA架构高效执行CV中的Transformer应用，减少数据局部性和路径依赖影响，同时提高计算性能和能源效率。
里程碑：实现了近309.6 GOP/s的计算性能，比NVIDIA Tesla V100提高约5.2倍能效，比相关FPGA加速器提高4-10倍性能。
未解决问题：论文提供的文本中未明确提及未解决的问题。
发表单位：重庆大学
作者：Rongwei Zheng, Xianzhang Chen, Duo Liu, Junjie Feng, Jiapin Wang, Ao Ren, Chengliang Wang, Yujuan Tan
主要问题：自动驾驶车辆配备多个高吞吐量传感器，需要大带宽和低延迟。传统车载嵌入式系统依赖软件栈处理传感器数据，导致CPU消耗和延迟高。
优化设计
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数据结构：引入统一访问模块，使用硬件协议解析接收、解析和传输原始传感器数据。
算法：将预处理驱动卸载到预处理器模块，在硬件中执行必要的预处理任务，避免软件栈参与。
硬件架构：通过两个硬件模块（统一访问模块和预处理器模块）构建到处理器/加速器的快速路径，实现直接数据访问，减少延迟。
解决关键问题：SENTunnel通过将协议栈和预处理驱动卸载到硬件，减少了与传感器数据访问相关的延迟和CPU消耗，实现了更快的数据路径。
里程碑：实验结果表明，SENTunnel减少了到处理器数据路径的延迟55.5%，消除了CPU成本，同时减少了到加速器数据路径的延迟高达93.8%。
未解决问题：SENTunnel在不同类型传感器间的可扩展性以及对各种传输协议的适应性可能需要进一步探索。大规模生产中实施此类硬件解决方案的成本和复杂性也需要考虑。
发表单位：国立清华大学
作者：Ching-Te Chiu, Yu-Chun Ding, Wei-Chen Lin, Wei-Jyun Chen, Shu-Yun Wu, Chao-Tsung Huang, Chun-Yeh Lin, Chia-Yu Chang, Meng-Jui Lee, Shimazu Tatsunori, Tsung Chen, Fan-Yi Lin, Yuan-Hao Huang
主要问题：人脸分类在监控、边境控制和安全系统中至关重要，但面临环境变化如光线不足、大距离或姿态角度等挑战。传统RGB-D传感器主要为室内使用设计，其性能在室外环境下显著降低。
优化设计
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数据结构：未明确提及
算法：提出嵌入式CNN模型，融合RGB图像和Chaos LiDAR深度图像，改善各种条件下如弱光照、不同距离和大姿态下的人脸分类精度。
硬件架构：设计整合Chaos LiDAR子系统、信号采集和相关处理器以及在Xilinx ZCU 102 FPGA上实现的嵌入式CNN架构。
电路层次：实现了基于粗精度相关电路和细精度插值电路的高速TOF处理架构，加速深度图像生成。
解决关键问题：Chaos LiDAR系统在室内外提供高精度深度图像，在20米内达到厘米级精度。嵌入式CNN模型在3到5米距离上相比Intel RealSense D435i提高了14.27%的分类准确率。
里程碑：开发了首个基于Chaos LiDAR的RGB-D相机，能够进行高精度和远程TOF检测，在弱光和远距离等极端条件下对人脸分类起关键作用。系统实现10fps的推理率，峰值吞吐量为614.4 GOPS。
未解决问题：忆阻器的耐久性和可靠性仍需进一步改进，加速器的规模和性能需要进一步扩展。
发表单位：电子科技大学
作者：Ye Liu, Jingyuan Li, Kun Huang, Xiangting Li, Xiuyuan Qi, Liang Chang, Yu Long, Jun Zhou
主要问题：关键点提取对于视觉同时定位与地图构建（VSLAM）至关重要，应用于自动驾驶、移动机器人和增强现实设备。虽然卷积神经网络（CNN）提高了精度，但高计算复杂度使得在资源受限的移动平台上难以实现实时性能。
优化设计
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数据结构：未明确提及
算法：提出部分共享的检测和描述编码架构、基于预排序的非最大抑制（NMS）和软件-硬件混合管道计算技术。
硬件架构：设计了基于算法-硬件协同优化的FPGA硬件加速器命名为MobileSP。
解决关键问题：通过减少冗余计算和优化并行处理，在FPGA平台上实现了高精度实时关键点提取（42 fps）。
里程碑：开发了首个基于FPGA的移动VSLAM实时关键点提取硬件加速器，性能超过多个最先进的设计。
未解决问题：论文未明确提及未解决的问题，但暗示可能需要进一步优化以在各种硬件平台上更广泛部署。
发表单位：华中科技大学
作者：Bingqiang Liu, Zehua Yin, Xvpeng Zhang, Yi Zhan, Xiaofeng Hu, Guoyi Yu, Yuanjin Zheng, Chao Wang, Xuecheng Zou
主要问题：视觉特征提取是计算机视觉应用的关键技术，如自动驾驶、无人机和智能医疗。尺度不变特征变换（SIFT）是最流行的算法之一，但计算密集且耗电高，需要高效硬件加速以满足AIoT边缘设备上高帧率视频应用的需求。
优化设计
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数据结构：使用旋转SRAM组实现滑动窗口操作，支持卷积计算。
算法：提出优化算法，包括使用圆形区域和极坐标方法并行化主方向分配和描述子生成。引入部分和重用和快速/慢速双时钟域方法减少计算资源。
硬件架构：设计可重构并行高斯金字塔生成器架构，促进面积和能量效率的硬件实现。还开发了具有乒乓缓冲区的全并行架构加速SIFT算法。
电路层次：使用动态填充设计方法防止图像边缘和角落的信息丢失。
解决关键问题：提出的加速器成功降低了功耗并提高了处理速度，同时保持与最先进设计相当的匹配精度。实现最高162帧每秒，低功耗和高能效。
里程碑：设计在速度和能效方面取得显著提升，适合高帧率AIoT应用。动态填充和优化算法解决了现有SIFT加速器中的常见问题。
未解决问题：尽管设计显示出有希望的结果，但可能需要进一步研究以扩展解决方案到更高分辨率或更复杂场景。此外，该方法在不同数据集和硬件平台之间的通用性可以进一步探索。
发表单位：香港科技大学
作者：Zhijian He, Xueli Fan, Yun Peng, Zhaoyan Shen, Jianhao Jiao, Ming Liu
主要问题：移动物体分割（MOS）对自动驾驶安全至关重要，因为动态物体比静态物体对自动驾驶汽车构成更大的潜在威胁。传统物体分割方法通常无法有效区分静态和动态物体，尤其是在实时和资源受限的嵌入式系统中。
优化设计
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数据结构：使用稀疏张量和稀疏卷积高效处理原始LiDAR点云数据，避免空间操作以减少推理时间。
算法：提出基于自回归系统识别（AR-SI）理论的新特征，显著改进CNN预测。此方法结合过滤的时间特征和几何特征以检测真正的动态物体。
硬件架构：未明确提及
解决关键问题：通过提出适合嵌入式系统的高效准确的MOS解决方案，成功解决了在线大规模3D LiDAR语义分割的瓶颈。
里程碑：提出的方法在移动物体分割的效率和准确性上取得显著改进，使其适用于实际部署在真实自动驾驶嵌入式系统中。
未解决问题：论文未明确提及任何未解决的问题，但进一步研究可以探索增强AR-SI模型的鲁棒性和可扩展性。
发表单位：南方科技大学
作者：Yonghao Tan, Huanshihong Deng, Mengying Sun, Minghao Zhou, Yifei Chen, Lei Chen, Chao Wang, Fengwei An
主要问题：同时定位与地图构建（SLAM）技术对如机器人、无人机和无人驾驶车辆等自主系统至关重要。然而，由于高计算复杂性和对精确浮点操作的需求，在低资源平台上实现SLAM算法具有挑战性。
优化设计
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数据结构：设计了具有专用指令集的可重构架构，将SLAM算法分解为基本通用操作，允许跨基于特征和基于学习的方法的灵活性。
算法：论文使用四元数、李代数、旋转矩阵和CORDIC三角函数优化了姿态估计算法。引入内存重用策略减少临时内存需求。
硬件架构：实现了两个并行计算核心：一个用于矩阵运算，另一个用于与姿态估计相关的特殊计算。该架构支持浮点和定点运算。
解决关键问题：协处理器实现了高精度和性能，同时显著减少了硬件资源使用和内存需求，使多种SLAM算法能够在FPGA上高效实现。
里程碑：展示了能够处理主流SLAM算法（包括视觉SLAM和雷达SLAM）的可重构协处理器，具有高精度和低资源消耗。
未解决问题：特定过程如具有图像金字塔的特征提取仍然难以在提出的核心内实现。此外，超低功耗应用可能需要进一步优化。
发表单位：上海交通大学
作者：Faquan Chen, Rendong Ying, Jianwei Xue, Fei Wen, Peilin Liu
主要问题：实时处理高吞吐量3D点云对机器人导航和自动驾驶至关重要。k-近邻（kNN）搜索是3D处理任务如轨迹规划、物体检测、分割、姿态估计等的关键内核，但之前使用DDR外部内存的加速器面临外部带宽瓶颈，难以高效处理大量数据。
优化设计
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数据结构：使用轨迹编码和深度信息优化树和叶节点缓存，减少片上内存占用。
算法：提出基于轨迹编码队列的并行八叉树构建算法和基于关键帧的近似kNN搜索算法，改善空间和时间局部性。
硬件架构：设计具有多通道HBM、FXDMA、迷你交叉开关和可配置搜索引擎的架构，以利用粗粒度并行性并最大化数据重用。
解决关键问题：成功打破内存带宽限制，实现高效并行八叉树构建和搜索，与CPU实现相比提供高达107.7倍加速，与GPU实现相比提供12.1倍加速，同时具有高能效。
里程碑：在Virtex HBM FPGA上展示了kNN搜索的毫秒级实时性能，在速度上超过最先进的架构11.4倍，在能效上提高1.9倍。
未解决问题：架构对更大点云和其他应用的可扩展性和通用化需要进一步探索。
主要问题：图匹配网络模型中的全对全节点匹配阶段引入了二次计算复杂度和过多的内存访问，现有方法无法有效处理。
优化设计
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数据结构：引入弹性匹配元数据结构如RecordSet和TagMap处理重复节点并减少冗余计算。
算法：开发弹性匹配过滤器(EMF)通过检测和关联重复节点消除冗余匹配，以及跨图协调器(CGC)通过控制全局邻接矩阵上的联合滑动窗口增强数据局部性。
硬件架构：提出CEGMA，一种软硬件协同设计加速器，包括SRAM缓冲区、MAC阵列计算引擎、EMF和CGC组件。
解决关键问题：显著减少了GMN中的冗余计算和内存访问，与最先进的GPU和GNN加速器实现相比实现了显著加速。
里程碑：展示了满足图匹配应用精度和延迟要求的GMN加速器的可行性，比GPU实现快353倍，比GNN加速器快6.5倍。
发表单位：国立台湾大学
作者：Hsueh-Yen Shen, Yu-Chi Lee, Tzu-Wei Tong, Chia-Hsiang Yang
主要问题：超分辨率成像对高清视频流、图像放大和远处物体识别等应用至关重要，但在移动设备上面临实时性能和能效挑战。
优化设计
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数据结构：采用补丁数据重用方案，减少内存访问时间91%。
算法：实现RAISR算法，包括基于哈希的滤波、内核压缩和结构保留混合。
硬件架构：优化架构整合LR上采样器、特征提取引擎、基于哈希的滤波器和结构保留混合器，基于40nm CMOS技术。
电路层次：内核压缩减少片上内存72%，内存调度提高LR上采样器利用率50%。
解决关键问题：实现高吞吐量(90 fps)和低能耗(91 mW)的全高清超分辨率，支持多种上采样因子(2×,3×,4×)。
里程碑：相比现有技术展示了5.4-28.4倍更高的归一化吞吐量和5.1-36倍更低的归一化能耗。
发表单位：复旦大学
作者：Miao Sun等多位作者
主要问题：深度完成对SPAD激光雷达系统至关重要，确保RGB图像和点云之间的像素分辨率一致性。现有神经网络受硬件延迟、计算负载和能效比限制。
优化设计
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数据结构：提出全填充数据流管理引擎预处理RGB+深度输入，显著提高处理单元利用率(PEU)。
算法：引入硬件平铺协处理器执行CNN加速器的平铺策略，直接将每个子任务分配给PE阵列减少任务分配时间。
硬件架构：设计片上调度器减少卷积层平铺和配置时间消耗。集成具有向量处理器的RISC-V核心到SoC支持深度完成算法的后处理操作。
解决关键问题：提出的创新实现了2TOPS/W的功率效率和VGA分辨率输出的34fps实时处理能力。
里程碑：实现2TOPS/W能效，证明了小批次对象分割的可行性，并将RGB-D输入的PE利用率提高到100%。
未解决问题：忆阻器的耐久性和可靠性需要进一步改进，加速器的规模和性能需要进一步扩展。
发表单位：电子科技大学
作者：Liang Chang, Xin Zhao, Dongqi Fan, Zhicheng Hu, Jun Zhou
主要问题：基于深度学习的超分辨率(SR)网络实现了良好的图像重建性能，但受大量参数、高计算复杂性和有限硬件资源的限制，阻碍了嵌入式设备上高效SR加速器的开发。
优化设计
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数据结构：设计了轻量级深度可分离卷积块A(LDS-A)和块B(LDS-B)减少网络大小和计算。修改通道注意力(CA)模块优化资源使用。
算法：使用深度可分离卷积(DS)和像素混洗取代标准卷积和反卷积。实施补丁训练减少外部内存访问(EMA)并提高硬件效率。
硬件架构：开发统一计算核心(UCC)结合高效平坦化分配(F-A)映射策略，以高计算利用率支持各种操作符。
电路层次：实施滑动窗口和预存储机制减少带宽需求。
解决关键问题：提出的LSR算法以减少的网络规模和计算复杂度实现高质量图像重建。HDSuper架构实现近100%计算利用率并减少99.3%的EMA，显著提高硬件效率。
里程碑：HDSuper加速器在放大因子2下实现37.44dB PSNR，功耗仅2.08W，支持81fps实时推理。与最先进的工作相比还使用更少硬件资源。
未解决问题：需要进一步改进HDSuper架构的通用性，使其适应更广泛的超分辨率网络。
发表单位：天津大学
作者：Qiang Liu, Yuhui Hao, Weizhuang Liu, Bo Yu, Yiming Gan, Jie Tang, Shao-Shan Liu, Yuhao Zhu
主要问题：自主机器如无人机、物流机器人和自动驾驶汽车要求在有限资源下准确高效定位。SLAM算法面临实时性能挑战，因高计算需求和功耗制约。
优化设计
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数据结构：利用SLAM特有的数据局部性、稀疏性和依赖性设计高效计算和内存架构，实现数据重用、资源共享和操作流水线。
算法：优化算法、数值精度和微架构方面，利用SLAM中固有的数据稀疏性、局部性、分布和并行性减少计算复杂度和内存使用。
硬件架构：提出可配置硬件架构，具有资源、延迟和功耗间权衡的可重构块。包括专门用于舒尔消除、Cholesky分解和边缘化的块。
解决关键问题：提出的加速器与CPU软件实现相比显著提高性能和节能，在性能和能效方面优于现有FPGA加速器。
里程碑：演示能源高效且运行时可重构的FPGA加速器，能动态适应工作负载变化，在性能和能源节省方面实现数量级改进。
未解决问题：硬件组件的耐久性和可靠性可能需要进一步改进，加速器的规模和性能可能需要进一步优化以适应更广泛应用。
发表单位：上海交通大学
作者：Dongxu Lyu, Zhenyu Li, Yuzhou Chen, Ningyi Xu, Guanghui He
主要问题：激光雷达传感器的点云对自动驾驶系统至关重要，但由于点密度不规则和遮挡导致特征提取挑战。基于网格的特征学习网络(FLN)是更高效替代方案，但仍存在高内存消耗、长处理延迟和计算冗余问题。
优化设计
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数据结构：引入数据流解耦图，通过利用固有稀疏性和连接冗余减少计算。
算法：提出的算法解耦网格划分和特征编码层以实现并行处理，显著减少冗余计算。
硬件架构：实现完全流水线架构和分块处理，高效映射FLN图，节省内存开销。
电路层次：引入转置SRAM策略优化内存组织，节省82.1%访问功率。
解决关键问题：FLNA成功减少超过86%计算量，实现显著能源节省，比最先进加速器延迟改进50.7%。
里程碑：FLNA比RTX 2080Ti GPU加速高达43.3倍，能效提高1.21倍，支持广泛使用的激光雷达输入。
未解决问题：FLNA解决了许多挑战，但可能需要进一步研究以优化更大数据集的内存配置，并改善与激光雷达以外其他类型输入数据的兼容性。
发表单位：北京航空航天大学
作者：Meng Han, Liang Wang, Limin Xiao, Hao Zhang, Chenhao Zhang, Xiangrong Xu, Jianfeng Zhu
主要问题：点云广泛应用于自动驾驶、AR/VR和机器人领域。最远点采样(FPS)是点云处理的关键算法，但处理大规模点云时由于大量内存访问成为瓶颈。
优化设计
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数据结构：引入两级树数据结构将点云分割为多个桶，允许选择性仅处理必要的桶。
算法：提出基于桶的FPS算法，合并计算和隐式计算机制减少内存访问和计算成本。
硬件架构：设计名为QuickFPS的高效领域特定加速器，具有4阶段流水线和处理元素(PE)网格，在桶和点两级利用并行性。
解决关键问题：QuickFPS通过选择性处理必要桶并通过专用硬件架构利用并行性，显著减少内存访问和计算成本。
里程碑：QuickFPS相比GTX 1080Ti GPU和最先进点云加速器PointAcc分别实现43.4倍和12.2倍的性能加速，特别适用于大规模点云。
未解决问题：QuickFPS对更大点云(如超过100万点)的可扩展性和能效可能需要进一步研究。
发表单位：未明确提及
作者：Yue Yu, Wendong Mao, Jiapeng Luo, Zhongfeng Wang
主要问题：点云数据广泛用于自动驾驶、AR/VR和智能机器人应用。但其稀疏性导致传统2D数据处理器处理效率低下，对实时处理构成挑战。
优化设计
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数据结构：提出轻量级网络(LPN)，参数减少30倍(比PointNet小)，使用可学习权重提高表征能力。
算法：LPN通过位置特征提取模块(LCEM)聚合相邻点的加权特征。开发自适应数据流方案高效支持不同层。
硬件架构：设计可重构计算核心(RCC)加速密集计算。部分并行计算方案最小化片上内存需求和DRAM访问。
解决关键问题：框架成功实现显著延迟改进(比CPU快35倍)，同时保持与现有模型相当的高准确度。
里程碑：提出在FPGA上实现的低延迟加速器，比最先进工作吞吐量高1.5倍，比Intel Xeon Gold 6148 CPU快35倍。
未解决问题：论文未明确提及任何未解决问题。
发表单位：华南理工大学
作者：Cen Chen, Xiaofeng Zou, Hongen Shao, Yangfan Li, Kenli Li
主要问题：点云深度学习在自动驾驶、机器人和虚拟现实应用中日益重要。这些应用需要低延迟和低能耗实时交互，现有加速器难以高效实现。点云的非结构化和无序性引入挑战，包括显式邻居搜索、特征更新和聚合，影响执行延迟。
优化设计
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数据结构：引入体素化数据结构将几何相邻点分组到体素中，减少邻居搜索空间。
算法：提出几何感知差分算法，包括邻居搜索、差分更新和差分聚合模块，减少计算和通信冗余。
硬件架构：设计新型加速器架构(GDPCA)，具有三个核心引擎：几何感知邻居和聚合组生成引擎、差分更新引擎和差分聚合引擎。
解决关键问题：GDPCA系统通过利用几何相似性成功减少点云神经网络中的执行冗余，实现更高速度和能效。
里程碑：GDPCA是首个系统性软硬件协同设计方法，利用点云神经网络中的几何相似性，平均比最先进加速器快2.9倍，能效高2.7倍。
未解决问题：论文未明确提及未解决问题，但进一步研究可探索跨不同数据集和硬件平台的可扩展性和通用性。
从2022年至2023年的研究文献可以看出，3D点云/图像处理加速器芯片研究呈现出显著的发展趋势和科学意义。主要现状与动态可总结如下：
国际研究前沿：韩国KAIST、美国哈佛大学、宾夕法尼亚州立大学和匹兹堡大学等机构引领了点云处理和加速器设计的理论研究，特别是在低功耗处理器和定制SoC设计方面。
国内研究发力：中国科学院、上海交通大学、电子科技大学、北京航空航天大学和华南理工大学等机构在算法和硬件协同设计以及特定领域加速器方面快速追赶，贡献了许多创新性研究。
技术演进趋势：
从单一功能加速器向支持多模态和多功能的系统演进
算法-硬件协同设计成为主流，实现更高效能和能效优化
从高算力低能效逐步向轻量化、高能效转变
处理器内存(PIM)等前沿技术开始应用于点云处理
应用驱动创新：自动驾驶、机器人、AR/VR等应用对实时低功耗3D感知的需求推动了技术创新，催生了众多专用加速器设计。
关键技术突破：在数据结构优化、稀疏计算、内存访问优化、并行处理等方面取得重要突破，使点云处理速度提升数十倍同时能效提高数倍。
从科学意义角度看，这一领域研究在理论和应用两方面都显示出重要价值：建立了点云处理从数据结构到电路实现的全栈优化方法论；为智能移动设备、自动驾驶和机器人等下一代信息技术提供了关键支撑。
通过对2022-2023年发表的23篇文献的分析，可以识别出以下3D点云/图像加速器芯片领域的重要里程碑：
点云特征提取加速：
FLNA (2023)提出的数据流解耦技术显著减少了计算量(>86%)并提高能效
轻量级网络设计(LPN)实现了比PointNet小30倍的参数规模，同时保持准确率
SIFT特征提取加速器(Liu等，2022)实现每秒162帧处理速度
最近点搜索优化：
ParallelNN (2023)通过HBM高带宽内存和并行八叉树构建打破带宽瓶颈，比CPU快107.7倍
QuickFPS (2023)创新的基于桶的采样算法将点云处理加速43.4倍
GDPCA (2023)首次将几何相似性概念应用于点云加速，能效提高2.7倍
配准算法加速器：
基于PatchMatch的立体匹配处理器(Wang等，2022)达到165.7FPS高帧率
基于块PIM的3D感知加速(He等，2022)解决了内存墙瓶颈，速度提高11倍
SENTunnel (2022)通过硬件卸载协议栈减少了传感器数据处理延迟高达93.8%
专用芯片领域突破：
HDSuper (2023)通过算法和硬件协同设计在FPGA上实现37.44dB PSNR，功耗仅2.08W
低功耗GCN处理器(Kim等，2022)将3D点云语义分割能耗降低76.9%
Chaos LiDAR系统(Chiu等，2022)首次实现室内外高精度深度图像采集
从文献分析中可以观察到以下明显趋势：
性能提升：
计算性能：从早期设计的单位数GOPS提升到如今的百位GOPS甚至TOPS级别
帧率：从低帧率(<30fps)迅速提升到高帧率(>90fps)
相对加速比：与GPU相比，最新设计可实现10-100倍加速
面积优化：
通过算法轻量化减少参数量和计算量，使片上资源需求降低
专用架构设计和数据重用策略使芯片面积得到显著优化
量化技术广泛应用，降低内存需求(如HDSuper减少72%内存)
功耗进步：
能效比从早期的GOPS/W提升到现在的TOPS/W级别(如深度完成加速器达2TOPS/W)
通过降低内存访问和计算量，实现了能耗降低2-20倍
运行时可重构技术(Liu等，2023)在不同工作负载下动态调整功耗
尽管取得了显著进展，现有方案在"数据结构-算法-架构深度耦合优化"方面仍存在多项不足：
数据结构层面：
大多数设计仍针对特定算法优化，缺乏通用数据表示和处理范式
点云数据的稀疏性和不规则性处理仍然依赖于算法特异性解决方案
数据模态转换和统一表示缺乏系统性方法
算法层面：
硬件感知算法设计仍处于初步阶段，多数仍采用"先设计算法，再考虑硬件"的思路
算法轻量化往往以牺牲精度为代价，难以在精度和性能间取得最佳平衡
多模态融合算法很少考虑硬件实现效率
架构层面：
大多数加速器为单一任务专用设计，缺乏可扩展性
内存层次结构设计仍以通用架构为基础，未充分考虑点云数据特性
缺乏真正自适应的动态架构重配置机制
深度耦合优化不足：
少数研究(如HDSuper,FLNA,GDPCA)尝试跨层优化，但多数仍分层独立优化
缺乏系统性的跨层协同设计方法论
针对点云处理全流程的端到端优化方案罕见
这些不足表明，建立一套针对3D点云/图像处理的系统化跨层次协同设计方法论，实现数据结构-算法-架构的深度耦合优化，具有重要科学价值和应用意义。这将为未来高效、低功耗、实时的3D感知系统奠定理论和技术基础。
| 文献 | 任务类型 | 采用的算法 | 主要优化策略 | 实现平台 |
|---|---|---|---|---|
| Kim et al. (2022) | 3D点云语义分割 | 稀疏分组的膨胀图卷积(SG-DGC) | 两级流水线(TLP)、点级模块级融合(PMF)、中心点特征重用(CPFR) | 65nm CMOS |
| Wang et al. (2022) | 立体匹配 | 块级PatchMatch和多尺度传播 | 稀疏Census特征表示、随机搜索策略避免所有视差级别估计 | FPGA (350MHz) |
| He et al. (2022) | 视觉里程计 | 边缘基于视觉里程计(EBVO) | PIM友好数据布局、位并行和可重构SRAM-PIM架构 | 90nm CMOS模拟 |
| Li et al. (2022) | 基于事件相机的多视图立体视觉 | 事件单目多视图立体视觉(EMVS) | 算法硬件协同设计、高度并行化和全流水线处理元素 | Zynq FPGA |
| Krishnan et al. (2022) | 自主UAV SoC设计 | 贝叶斯优化、强化学习 | 多目标算法-硬件协同设计、F-1模型 | 模拟评估 |
| Ying et al. (2022) | 点云压缩 | 帧内+帧间压缩 | 莫顿码辅助的并行八叉树构建、时间相似性利用 | NVIDIA Jetson AGX Xavier |
| Wang et al. (2022) | 视觉Transformer加速 | 半层映射和吞吐量分析 | 分区策略减少数据局部性影响、重用处理引擎 | Xilinx Alveo U50 FPGA |
| Zheng et al. (2022) | 传感器数据访问 | 硬件协议解析和预处理 | 统一访问模块、预处理器模块、轻量级驱动和零拷贝机制 | FPGA |
| Chiu et al. (2022) | 人脸分类 | 基于RGB-D的嵌入式CNN | 高速TOF处理架构、混合RGB-D特征融合 | 40nm CMOS, Xilinx ZCU 102 |
| Liu et al. (2022) | 关键点提取 | SuperPoint改进 | 部分共享检测和描述编码、基于预排序的NMS | Zynq ZCU104 FPGA |
| Liu et al. (2022) | SIFT特征提取 | 优化SIFT算法 | 快慢双时钟域设计、部分和重用设计、动态填充 | 180nm CMOS |
| He et al. (2023) | 移动物体分割 | 基于AR-SI的特征提取 | 稀疏张量和稀疏卷积、时间和几何特征融合 | 嵌入式系统(未详细说明) |
| Tan et al. (2023) | SLAM姿态估计 | 四元数、李代数优化 | 可重构架构、内存重用策略、两个并行计算核心 | Zynq 7020 FPGA |
| Chen et al. (2023) | 最近邻搜索 | 并行八叉树构建、基于关键帧的近似kNN | 轨迹编码和深度信息优化、多通道HBM、迷你交叉开关 | Virtex HBM FPGA |
| Dai et al. (2023) | 图匹配 | 弹性匹配过滤 | 弹性匹配元数据结构、跨图协调器、SRAM缓冲区 | 未详细说明 |
| Shen et al. (2023) | 超分辨率 | RAISR算法 | 补丁数据重用、哈希基于滤波、内核压缩 | 40nm CMOS |
| Sun et al. (2023) | 深度完成 | 二步插值方案、多特征神经网络 | 全填充数据流管理引擎、硬件平铺协处理器 | 40nm CMOS |
| Chang et al. (2023) | 超分辨率 | 轻量级深度可分离卷积 | 统一计算核心(UCC)、高效F-A映射策略、补丁训练 | FPGA |
| Liu et al. (2023) | 机器人定位 | SLAM优化 | 硬件感知算法、数据稀疏性/局部性利用、可配置硬件架构 | FPGA |
| Lyu et al. (2023) | 点云特征学习 | 数据流解耦 | 并行体系结构、分块处理、转置SRAM策略 | 40nm CMOS |
| Han et al. (2023) | 最远点采样 | 基于桶的FPS | 两级树数据结构、合并计算和隐式计算机制、4阶段流水线 | 28nm CMOS |
| Yu et al. (2023) | 点云分类 | 轻量级点云网络(LPN) | 可重构计算核心(RCC)、自适应数据流、部分并行计算 | Xilinx Kintex UltraScale KCU150 FPGA |
| Chen et al. (2023) | 点云神经网络 | 几何感知差分算法 | 体素化数据结构、几何感知引擎、差分更新和聚合引擎 | 未详细说明(算法-架构协同设计) |
基于对上述文献的分析，可以预测3D点云/图像加速器芯片领域未来的发展趋势和研究热点：
混合表示法：结合体素化、八叉树和稀疏张量等多种表示方法的优势
可动态自适应的数据结构：根据点云密度和应用场景自动调整数据组织形式
跨模态统一表示：整合RGB图像、深度图和点云数据的统一高效表示方式
硬件感知神经网络设计：从芯片架构特性出发，定制神经网络结构
稀疏性和几何相似性利用：更深入挖掘点云数据特性，减少冗余计算
可微分量化优化：在训练阶段直接考虑硬件限制的量化感知学习
3D专用处理器内存(3D-PIM)：将计算单元直接集成到3D存储器中
可重构多任务加速器：支持点云分割、检测、定位等多任务的统一架构
异构集成系统：结合FPGA、ASIC和CPU/GPU的混合协同计算架构
边缘-云协同处理：轻量化边缘设备与强大云平台的协同优化
多传感器融合加速：整合摄像头、激光雷达、毫米波雷达等多传感器数据
端到端感知-决策系统：从感知到规划决策的全流程优化加速
算法-硬件自动协同设计：利用强化学习等方法自动探索最优设计空间
动态功耗管理：基于场景复杂度的实时功耗调节机制
高能效内存系统：专为点云数据特性设计的多层次缓存和预取策略
[1] S. Kim, S. Kim, J. Lee, and H.-J. Yoo, "A Low-Power Graph Convolutional Network Processor With Sparse Grouping for 3D Point Cloud Semantic Segmentation in Mobile Devices," IEEE Transactions on Circuits and Systems I: Regular Papers, vol. 69, no. 4, pp. 1507-1518, Apr. 2022.
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[5] S. Krishnan et al., "Automatic Domain-Specific SoC Design for Autonomous Unmanned Aerial Vehicles," in 2022 55th IEEE/ACM International Symposium on Microarchitecture (MICRO), Oct. 2022, pp. 300-317.
[6] Z. Ying et al., "Pushing Point Cloud Compression to the Edge," in 2022 55th IEEE/ACM International Symposium on Microarchitecture (MICRO), Oct. 2022, pp. 282-299.
[7] T. Wang et al., "ViA: A Novel Vision-Transformer Accelerator Based on FPGA," IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems, vol. 41, no. 11, pp. 4088-4099, Nov. 2022.
[8] R. Zheng et al., "SENTunnel: Fast Path for Sensor Data Access on Automotive Embedded Systems," IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems, vol. 41, no. 11, pp. 3697-3708, Nov. 2022.
[9] C.-T. Chiu et al., "Chaos LiDAR Based RGB-D Face Classification System With Embedded CNN Accelerator on FPGAs," IEEE Transactions on Circuits and Systems I: Regular Papers, vol. 69, no. 12, pp. 4847-4859, Dec. 2022.
[10] Y. Liu et al., "MobileSP: An FPGA-Based Real-Time Keypoint Extraction Hardware Accelerator for Mobile VSLAM," IEEE Transactions on Circuits and Systems I: Regular Papers, vol. 69, no. 12, pp. 4919-4929, Dec. 2022.
[11] B. Liu et al., "An Energy-Efficient SIFT Based Feature Extraction Accelerator for High Frame-Rate Video Applications," IEEE Transactions on Circuits and Systems I: Regular Papers, vol. 69, no. 12, pp. 4930-4943, Dec. 2022.
[12] Z. He, X. Fan, Y. Peng, Z. Shen, J. Jiao, and M. Liu, "EmPointMovSeg: Sparse Tensor-Based Moving-Object Segmentation in 3-D LiDAR Point Clouds for Autonomous Driving-Embedded System," IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems, vol. 42, no. 1, pp. 41-53, Jan. 2023.
[13] Y. Tan et al., "A Reconfigurable Coprocessor for Simultaneous Localization and Mapping Algorithms in FPGA," IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Express Briefs, vol. 70, no. 1, pp. 286-290, Jan. 2023.
[14] F. Chen, R. Ying, J. Xue, F. Wen, and P. Liu, "ParallelNN: A Parallel Octree-based Nearest Neighbor Search Accelerator for 3D Point Clouds," in 2023 IEEE International Symposium on High-Performance Computer Architecture (HPCA), Feb. 2023, pp. 403-414.
[15] Y. Dai, Y. Zhang, and X. Tang, "CEGMA: Coordinated Elastic Graph Matching Acceleration for Graph Matching Networks," in 2023 IEEE International Symposium on High-Performance Computer Architecture (HPCA), Feb. 2023, pp. 584-597.
[16] H.-Y. Shen, Y.-C. Lee, T.-W. Tong, and C.-H. Yang, "A 40-nm 91-mW, 90-fps Learning-Based Full HD Super-Resolution Accelerator," IEEE Journal of Solid-State Circuits, vol. 58, no. 2, pp. 520-529, Feb. 2023.
[17] M. Sun et al., "A 40nm 2TOPS/W Depth-Completion Neural Network Accelerator SoC With Efficient Depth Engine for Realtime LiDAR Systems," IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Express Briefs, vol. 70, no. 5, pp. 1704-1708, May 2023.
[18] L. Chang, X. Zhao, D. Fan, Z. Hu, and J. Zhou, "HDSuper: Algorithm-Hardware Co-design for Light-weight High-quality Super-Resolution Accelerator," in 2023 60th ACM/IEEE Design Automation Conference (DAC), Jul. 2023, pp. 1-6.
[19] Q. Liu et al., "An Energy Efficient and Runtime Reconfigurable Accelerator for Robotic Localization," IEEE Transactions on Computers, vol. 72, no. 7, pp. 1943-1957, Jul. 2023.
[20] D. Lyu, Z. Li, Y. Chen, N. Xu, and G. He, "FLNA: An Energy-Efficient Point Cloud Feature Learning Accelerator with Dataflow Decoupling," in 2023 60th ACM/IEEE Design Automation Conference (DAC), Jul. 2023, pp. 1-6.
[21] M. Han et al., "QuickFPS: Architecture and Algorithm Co-Design for Farthest Point Sampling in Large-Scale Point Clouds," IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems, vol. 42, no. 11, pp. 4011-4024, Nov. 2023.
[22] Y. Yu, W. Mao, J. Luo, and Z. Wang, "A Low-Latency Framework With Algorithm-Hardware Co-Optimization for 3-D Point Cloud," IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Express Briefs, vol. 70, no. 11, pp. 4221-4225, Nov. 2023.
[23] C. Chen, X. Zou, H. Shao, Y. Li, and K. Li, "Point Cloud Acceleration by Exploiting Geometric Similarity," in Proceedings of the 56th Annual IEEE/ACM International Symposium on Microarchitecture, Dec. 2023, pp. 1135-1147.