文档解析
本文提出了一种基于神经进化算法的嵌入式智能计算机计算能力评测方法，旨在解决传统基准测试方法在嵌入式智能计算机领域的局限性。由于嵌入式智能计算机存在多种神经形态计算优化方案和机器学习加速器，导致评测难度增加。本文首先基于Roofline理论模型，提出了一个综合计算潜力挖掘、资源适配和评价指标统一的计算能力评测框架，并分析了其合理性。其次，提出了神经网络模型生成算法，利用神经进化算法使生成模型的计算强度逼近嵌入式智能计算机的上限，充分挖掘设备计算潜力。通过在待测设备和上位机上交叉运行生成的模型，并以每秒浮点运算次数作为计算因子，给出了通用的计算能力评测公式，实现不同嵌入式智能计算机计算能力的对比分析。实验结果表明，采用本文方法生成的神经网络模型对华为Atlas200的评测结果更为合理，证实了两个DaVinci核心的智能计算能力是八个Cortex-A55核心的42.37倍，验证了方法的有效性。
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