首先,我们先来了解一下CNN中的卷积运算的规则,CNN中的卷积运算如图1所示,代码1表示其伪代码。 图1 代码1 几乎所有的基于FPGA的加速方案,都如图2显示的那样,FPGA上的CNN加速器设计主要由处理元件(PE),片上缓冲器,外部存储器和片上/片外互连几个组件组成。其中PE是卷积的基本计算单元。用于处理的所有数据都存储在...
首先,我们先来了解一下CNN中的卷积运算的规则,CNN中的卷积运算如图1所示,代码1表示其伪代码。 图1 代码1 几乎所有的基于FPGA的加速方案,都如图2显示的那样,FPGA上的CNN加速器设计主要由处理元件(PE),片上缓冲器,外部存储器和片上/片外互连几个组件组成。其中PE是卷积的基本计算单元。用于处理的所有数据都存储在...
近日KORTIQ公司推出了一款Xilinx FPGA的CNN加速器IP——AIScale,它能够利用实现训练好的CNN网络,比如行业标准的ResNet、AlexNet、Tiny Yolo和VGG-16等,并将它们进行压缩输出二进制描述文件,可以部署到Xilinx全系列可编程逻辑器件上。Zynq SoC和Zynq UltraScale+ MPSoC器件PS可以提供数据给AIScale CNN加速器(PL),经过分...
意思是向前传播,也就是说还有backward反向传播,是用来算梯度的,我们现在用不上。 在这里将caffe的代码贴出来,一步一步拆解 1. const vector<Blob<Dtype>*>& bottom, vector<Blob<Dtype>*>* top) { 2. const Dtype* bottom_data = bottom[0]->cpu_data(); 3. Dtype* top_data = (*top)[0]->muta...
如今,大多数CCN使用外国FPGA器件。由于国内FPGA起步较晚,其相关开发工具和设备落后于其他外国制造商。因此,在国内FPGA上构建高性能CNN并替换现有成熟的异构方案是一项具有挑战性的任务。 Zhang[1]于2015年首次对卷积网络推理中的数据共享和并行性进行了深入分析和探索。Guo[2]提出的加速器在214MHz下达到了84.3 GOP/s...
一种基于FPGA的CNN硬件加速器实现 0 引言 随着深度学习技术的飞速发展,神经网络模型在图像识别、目标检测和图像分割等领域取得了巨大技术进步[1-2]。然而相比较传统算法,神经网络在获得高的性能同时也带来了高计算复杂度的问题,使得基于专用硬件设备加速神经网络成为神经网络模型应用领域关注的焦点。目前,神经网络模型...
3 年前,还没有现在遍地开花的 AI 加速器,更别提低比特 CNN 加速器了。所以组织最初的目标就是支持低比特 CNN 加速,在 FPGA 上实现并生产。如果你期待看到一个推陈出新的加速器,那么我可能要让你失望了。第一代 CNN 加速器没有任何高深的东西,因为我们一直在追求小而快的目标。
有人照着dsp风格去设计加速器: ceva也出了一系列面向CNN的IP: 有人用了脉动阵列或者Dataflow的风格: 有人设计了专用的芯片比如计算所的Cambricon: 还有的就是你提到的fpga。 所有的事情到了硬件层面实际上能用的手段也就有限了。不外乎堆资源和切流水两招。再不然就是做一些bit level的小技巧,比如乘法器变查表...
一个具有二值化特征图和权重的卷积神经网络 (CNN) ,基于FPGA 的数字识别系统。CNN 在图像分类应用中有很多用途,而二值化网络也可以实现相同的功能,同时二值化网络在FPGA上实现的过程中,使用更少的内存和逻辑资源。该项目提供了一种有趣的方法,可以从硬件角度了解更多有
近日KORTIQ公司推出了一款Xilinx FPGA的CNN加速器IP——AIScale,它能够利用实现训练好的CNN网络,比如行业标准的ResNet、AlexNet、Tiny Yolo和VGG-16等,并将它们进行压缩输出二进制描述文件,可以部署到Xilinx全系列可编程逻辑器件上。Zynq SoC和Zynq UltraScale+ MPSoC器件PS可以提供数据给AIScale CNN加速器(PL),经过分...