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神经网络加速器基本上是一个中介拓扑架构的神经网络加速器，其通过指令解析模块将不同指令分发到不同的数据处理模块。这些数据处理模块共享片上的存储。这种结构的优点有： 1） 结构简单，控制起来容易。对应每个数据处理模块都对应一个复杂指令，在进行神经网络加速的时候，只需要根据神经网络的中的不同数据计算部分，提取出可在硬件上进行布置的部分，根据这部分完成指令编写。同时一个神经网络的计算流图决定了不同类型指令之间的依赖关系。 2） 可扩展性强。数据处理模块可以任意进行扩展，对应着指令集也可以任意增加。每个模块和指令的接口以及cache的接口形式是一定的，它们之间可以通过cache来进行数据交互。指令集和模块的增加和减少都不会影响到整体架构。我们只要开发出新的模块IP以及指令就够了。