卷積處理機英文解釋翻譯、卷積處理機的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 convolution processor

分詞翻譯：

卷積的英語翻譯：

【計】 convolution
【化】 convolution

處理機的英語翻譯：

【計】 processsor

專業解析

卷積處理機（Convolutional Processing Unit, CPU）是一種專門設計用于高效執行卷積運算的硬件設備，常見于數字信號處理（DSP）和深度學習領域。其核心功能是通過并行計算架構加速矩陣乘法和卷積操作，顯著提升圖像識别、語音處理等任務的效率。

在技術實現上，卷積處理機通常采用多核設計，支持大規模數據流處理。例如，在深度學習中，它通過優化内存訪問模式和計算單元布局，降低卷積神經網絡（CNN）的訓練和推理延遲。美國電氣電子工程師協會（IEEE）的研究表明，專用卷積硬件可将能效比提升至通用處理器的10倍以上（來源：IEEE Xplore）。

權威文獻《計算機架構：量化研究方法》指出，現代卷積處理機整合了可編程邏輯單元和固定功能模塊，以平衡靈活性與性能（來源：Springer Link）。此外，其應用已擴展到邊緣計算設備，如自動駕駛傳感器和醫療成像儀器（來源：ACM Digital Library）。

網絡擴展解釋

卷積處理機（通常稱為卷積處理器）是一種專門用于高效執行卷積運算的硬件設備，廣泛應用于計算機視覺、深度學習和信號處理等領域。以下是其核心要點解析：

1.定義與功能

卷積處理器通過硬件加速實現卷積運算，即對輸入數據（如圖像、音頻信號）與卷積核進行滑動窗口計算，從而提取特征或實現濾波效果。它具備并行計算能力和高速緩存設計，可大幅提升運算效率。

2.工作原理

并行處理：利用多個計算單元同時處理數據塊的局部區域，通過數據局部性原理減少内存訪問延遲。
滑動窗口計算：卷積核在輸入數據上逐像素滑動，進行乘積累加操作，生成輸出特征圖（如邊緣檢測、模糊效果等）。

3.核心優勢

高效能：相比通用處理器，定制化架構可提升計算速度數十倍至百倍。
低功耗：優化數據流設計減少冗餘操作，適合嵌入式系統和移動設備。
可擴展性：支持多種卷積核尺寸和數據類型，適配不同任務需求。

4.典型應用場景

圖像處理：圖像濾波（如高斯模糊）、邊緣檢測（如Sobel算子）。
深度學習：加速卷積神經網絡（CNN）中的特征提取，用于目标識别、人臉檢測等。
信號處理：音頻降噪、語音識别中的信號增強。

5.補充說明

“卷積”本身是一個數學概念，指兩個函數通過翻轉和滑動産生第三個函數的過程。在工程中，卷積處理機通過硬件實現這一過程的快速計算，具體公式可表示為： $$ y(t) = int_{-infty}^{infty} x(tau) cdot h(t - tau) , dtau $$ 離散形式則為累加求和操作。

如需進一步了解技術細節或具體産品，可參考計算機視覺、深度學習相關的硬件設計文獻。