目前,神经网络模型硬件加速的主要方案有GPU、ASIC和FPGA三种方案。相比较GPU,FPGA具有成本功耗低的特点;相比较ASIC,FPGA具有模型实现灵活、开发速度快、综合成本低的特点,特别适用于当前神经网络在边缘设备上部署的需求,因此基于FPGA的神经网络模型加速研究成为当前神经网络领域研究的热点[3-5]。 大多数神经网络模型中卷积...
此前,商汤科技联合北京大学等提出一种基于FPGA的快速 Winograd 算法,可以大幅降低算法复杂度,改善 FPGA 上的 CNN 性能。论文中的实验使用当前最优的多种 CNN 架构,从而实现了 FPGA 加速之下的最优性能和能耗。 1. 引言 深度卷积神经网络(CNN)在多个计算机视觉任务上取得了优秀的性能,包括图像分类、目标检测和语义...
而基于FPGA的神经网络可以更好地实现网络并行计算与资源复用,因此本文采用FPGA加速卷积神经网络运算。 此前已有一些基于FPGA的卷积神经网络加速器,WANG D设计了流水线卷积计算内核;宋宇鲲等人针对激活函数进行设计优化;王昆等人通过ARM+FPGA软硬件协同设计的异构系统加速神经网络;张榜通过双缓冲技术与流水线技术对卷积优化。
在模型训练阶段中,基于百度飞浆PaddlePaddle平台,使用PaddleDetection训练CNN模型,并搭配PaddleSlim对模型剪枝和量化,借助于FPGM算法和手动修改Backbones源码的方式,在裁剪掉整个模型58%的参数量后,依然达到了65.1%的评估精度。 针对模型部署,Intel _fpga_sdk中的输入重排是将300x300尺寸的3通道NCHW架构的输入图像转置为16...
TABLE II 性能对比 我们提出了一种基于RISC-V的一维卷积运算的新设计。该加速器在国内FPGA上的实现和部署已经完成,其性能与具有相同规模硬件资源的国外FPGA相当。 本文论证了基于国产FPGA的CNN异构方案的可行性,该研究是国产FPGA应用生态中CNN加速领域的一次罕见尝试。
基于caffe和Lasagne CNN分类器的FPGA上实现 近来卷积神经网络(CNN)的研究十分热门。CNN发展的一个瓶颈就是它需要非常庞大的运算量,在实时性上有一定问题。而FPGA具有灵活、可配置和适合高并行度计算的优点,十分适合部署CNN。 快速开始 环境需求PYNQ v2.4,Python3.6.5。
FPGA 因其高性能、低能耗和可重配置性，成为 CNN 的有效硬件加速器。然而，传统卷积算法的 FPGA 解决方案受限于 FPGA 的计算能力。本文展示了快速 Winograd 算法，该算法可降低算法复杂度，改善 FPGA 上 CNN 性能。实验结果表明，该算法在 Xilinx ZCU102 平台上实现了最优性能和能耗。引言 文章介绍了 ...
摘㊀要:近年来ꎬ卷积神经网络(ＣＮＮ)在计算机视觉任务中得到了广泛的应用ꎬ可编程逻辑门阵列(ＦＰＧＡ)以其高性能㊁高能效㊁高灵活性等优点被广泛应用于ＣＮＮ的加速ꎮ提出了一种基于ＦＰＧＡ的卷积神经网络加速器的设计与实现方法ꎬ以期在资源和功耗受限的平台中为ＣＮＮ的计算提供加速ꎮ以ＶＣ...
OpenFPGA 欢迎关注公众号:OpenFPGA关注使用FPGA实现数字识别-基于定点神经网络(CNN)发布于 2021-12-13 20:49 · 1147 次播放 赞同添加评论 分享收藏喜欢 举报 深度学习(Deep Learning)现场可编辑逻辑门阵列(FPGA)卷积神经网络(CNN)FPGA开发工程师识别技术神经网络...
FPGACNN加速中小目标检测低分辨率为实现较小目标低分辨率的精确实时测量,提出了基于Faster-RCNN目标检测的改进算法,通过结合特征提取阶段的较浅层卷积神经网络的小感受野目标特征,实现目标检测的精细化.同时将模型的全连接层替换为卷积层,结合FPGA优良的并行处理性能,实现算法的加速处理,并在Small Object Dataset[13]数据...