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在上一篇文章中,谈到了深度学习是什么以及在FPGA上进行深度学习的好处。在本课程的后续文章中,我们将开始开发针对 FPGA 的深度学习设计。特别是,在本文中,我们将首先在Python上运行训练代码,并创建一个网络模型方便在后续 FPGA 上运行。 在后续文章中,我们将根据实际源码进行讲解。稍后将提供包括 FPGA 设计在内的所有...
从本文开始,为了在 FPGA 上运行推理处理,我们将首先用 C++ 编写推理处理代码。 在这篇 C++ 实现的第一篇文章中,我们开始针对卷积层的 C++ 实现。具体内容是(1)卷积层的实现,(2)运算校验(C验证,C/RTL协同验证)(就是HLS的流程)。 卷积层实现 在上一篇文章中,我解释了卷积层是对图像的过滤过程,但是并没有解...
考虑到目前FPGA在AI加速领域受限于片上资源的问题，如果基于PCIe SR-IOV在FPGA实现算力的虚拟化，用户可...
深度学习在FPGA上实现与在cpu和gpu实现 微处理器结构简介 根据处理器体系结构的不同,可分为冯·诺依曼结构和哈佛结构两种。冯·诺依曼型的处理器以存器程序原理为基础,将程序和数据混合存放在单一存储器中,并使用单一处理部件按“取指-分析-执行”的步骤顺序执行指令,因此该结构中指令宽度和数据宽度相同。串行性...
需求说明:深度学习FPGA实现知识储备 来自:http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/41596663 说明:图文并茂,言简意赅。 自今年七月份以来,一直在实验室负责卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN),期间配置和使用过theano和cuda-convnet、cuda-convnet2。为了增进CNN的理解和使用,特写此博文,以其与...
实现超低延迟、节省空间的推理 FPGA的优势之一是低延迟,这对深度学习推理也很有效。 上述图像识别的深度学习有望应用于自动驾驶等对精度要求较高的系统中。然而,由于它也是一个具有严格延迟约束的系统,因此可能难以通过 CPU 和 GPU 实现,它们容易受到 DRAM 的响应速度和与外围设备的 IO 性能的影响。
在FPGA上实现加速深度学习算法,需设计硬件加速器模块,优化计算和存储结构,提高计算效率和性能。 - 硬件加速器设计:设计高效的硬件加速器模块,包括卷积计算单元、全连接计算单元等。 -数据流水线化:利用FPGA的并行计算能力,设计数据流水线化结构,提高计算效率。
DLP FPGA可以同时支持稀疏卷积和低精度数据计算，同时定义了一个定制的ISA（指令集架构），以满足对灵活性和用户体验的要求。使用Resnet18（稀疏内核）的延迟测试结果显示，FPGA的延迟只有0.174ms。在本文中，我们将简要讨论如何通过新的DLP FPGA实现这样的结果。1 架构 新开发的DLP有4种模块，根据其功能进行分类:计...
同时在理论讲解时进行Matlab编码复现,目前2023年本系列核心实现的算法为YOLO。适合有一定YOLO和Zynq开发基础的同学。同时本系列为在Zynq\FPGA等架构实现做了并行分析,给出了多种实现方案。并将其分解为多个模块逐一编码实现,同时以精简版YOLO(minYOLO)进行了各个模块的仿真与代码优化等工作。在分块映射部分详细讲解了上...