毕竟只是本科毕业设计,这个课题在我手里就变成了用FPGA加速CNN,本来的目的还是要完成,在大致了解了CNN之后,还是在极不情愿中做完了这个项目。 项目本质很简单,使用Verilog实现了一些CNN的模块。几乎没有多少实用价值。另外,和大多数FPGA加速CNN的项目一样,本项目只能运行推断,不能学习,所以没有后向传...
1、CNN-卷积神经网络在FPGA上的实现(一)卷积神经网络(CNN)已被证明在复杂的图像识别问题上非常有效。本文将讨论如何使用Nallatech公司基于AlteraOpenCL软件开发套件编程的FPGA加速产品来加速CNN卷积神经网络的计算。可以通过调整计算精度来优化图像分类性能。降低计算精度可使FPGA加速器每秒处理越来越多的图像。Caffe深度学习...
Tanh层的输入数据位宽为75264,即为卷积层的输出数据 2 代码实现 一起学习用Verilog在FPGA上实现CNN---(二)卷积层设计已经完成卷积层的设计,下面我们继续激活层的代码实现 2.1 HyperBolicTangent16 2.1.1 设计输入 创建HyperBolicTangent16文件,操作如图: 输入文件名: 确认创建: 双击打开,输入如下代码: module HyperBol...
优化方式二:图像预处理 很多公司在做CNN硬件移植的时候都做了语义分割。也有做灰度处理的。 优化方式三:裁剪分支 卷积之后的分支太多,可以裁剪掉一些不必要分支 优化方式四:平衡 有公司提到,在裁剪之后,为了让层与层之间相类似还做了平衡操作。 优化方式五:二值化 这个很多公司都在做,适合放FPGA上 优化方式六:卷...
cnn-卷积神经网络在fpga上实现(一).docx,CNN - 卷积神经网络在FPGA上的实现(一) 卷积神经网络(CNN)已被证明在复杂的图像识别问题上非常有效。 本文将讨论如何使用Nallatech公司基于Altera OpenCL软件开发套件编程的FPGA加速产品来加速CNN卷积神经网络的计算。 可以通过
Altera公司(NASDAQ: ALTR)今天宣布,微软(NASDAQ: MSFT)采用Altera Arria® 10 FPGA (现场可编程门阵列)实现基于CNN (卷积神经网络)算法的数据中心加速功能,其每瓦性能非常优异。这些算法通常用于图像分类、图像识别,以及自然语言处理等。 微软研究人员在云技术上不断取得进展,采用Arria 10开发套件和Arria 10 FPGA工...
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使用verilog在FPGA上实现CNN整体介绍+加法器verilog代码解析和仿真 时长25:48 3 乘法器verilog代码解析和仿真 时长15:46 4 处理单元(Processing Element) verilog代码解析和仿真 时长14:14 5 实现单个窗口卷积(Convolution Unit) verilog代码解析和仿真 时长14:33 ...
【CNN在ZYNQ上的实现】ZYNQ系列是Xilinx推出的高端嵌入式SoC,其在片上集成了ARM处理器和FPGA。ZYNQ与传统的嵌入式CPU相比,具有强大的并行处理能力。开发人员利用FPGA强大的并行处理能力,不仅可以解决多种不同信号处理应用中的大量数据处理问题,而且还能通过加入更多外设来扩展处理系统的功能O网页链接 k...