随着人工智能（AI）和深度学习的快速发展，神经网络模型日益复杂，对计算性能和能效提出了更高要求。传统 CPU 或 GPU 在嵌入式系统和低功耗设备中难以满足需求，因此专用硬件加速器（Neural Network Accelerator, NNA）成为硬件开发的重点方向。本文将从神经网络加速器的硬件结构、架构设计原则、优化方法及工程实践案例，解析硬件开发中神经网络加速器的关键技术。

随着人工智能（AI）和深度学习的快速发展，神经网络模型日益复杂，对计算性能和能效提出了更高要求。传统 CPU 或 GPU 在嵌入式系统和低功耗设备中难以满足需求，因此专用硬件加速器（Neural Network Accelerator, NNA）成为硬件开发的重点方向。本文将从神经网络加速器的硬件结构、架构设计原则、优化方法及工程实践案例，解析硬件开发中神经网络加速器的关键技术。

在智能硬件和可穿戴设备的快速发展中，扮演着核心角色：它们负责感知外界环境和人体信息，并将数据传递给系统进行处理。随着边缘 AI 技术的应用，如何在保证的同时实现，成为硬件开发中的关键挑战。本文将探讨低功耗传感器与边缘 AI 的协同优化方法，并结合实际案例进行分析。