Artificial intelligence is probably one of the most prevalent research topics in computer science area, because the technology, if well developed and used properly, is promising to affect the daily lives of ordinaries or even reshape the structure of society. In the meantime, the end of Moore’s Law has promoted the development trend towards domain-specific architectures. The upsurge in researching specific architectures for artificial intelligence applications is unprecedented. Network-on-Chip (NoC) was proposed to address the scalability problem of multi-core system. Recently, NoC has gradually appeared in deep learning computing engines. NoC-based deep learning accelerator is an area worthy of research and currently understudied. Simulating a system is an important step in computer architecture research because it not only allows for rapid verification and measurement of design’s performance, but also provides guidance for subsequent hardware design. In this thesis, we present CNNoCaXiM, a flexible and cycle-accurate simulator for accelerating 2D convolution based on NoC interconnection and AXI4 protocol. We demonstrate its ability by simulating and measuring a convolution example with two different data flows. This simulator can be very useful for upcoming research, either as a baseline case or as a building block for further research.

Artificiell intelligens är förmodligen ett av de vanligaste forskningsämnena inom datavetenskap, eftersom tekniken, om den väl utvecklas och används på rätt sätt, lovar att påverka vanliga människors vardag eller till och med omforma samhällets struktur. Under tiden har slutet av Moores lag främjat utvecklingstrenden mot domänspecifika arkitekturer. Uppsvinget i forskning om specifika arkitekturer för tillämpningar av artificiell intelligens är utan motstycke. Network-on-Chip (NoC) föreslogs för att ta itu med skalbarhetsproblemet med flerkärniga system. Nyligen har NoC gradvis dykt upp i djuplärande datormotorer. NoC-baserad accelerator för djupinlärning är ett område som är värt forskning och för närvarande understuderat. Simulering av ett system är ett viktigt steg i forskning om datorarkitektur eftersom det inte bara möjliggör snabb verifiering och mätning av designens prestanda, utan också ger vägledning för efterföljande hårdvarudesign. I detta examensarbete presenterar vi CNNoCaXiM, en flexibel och cykelnoggrann simulator för att accelerera 2D-faltning baserad på NoC-interconnection och AXI4-protokoll. Vi visar dess förmåga genom att simulera och mäta ett faltningsexempel med två olika dataflöden. Denna simulator kan vara mycket användbar för kommande forskning, antingen som ett grundfall eller som en byggsten för vidare forskning.