CNN网络:全连接。 CNN时效:100M时钟下,一条长度为100的数据识别耗时239个时钟周期,也就是2390ns=2.39us(因为综合实践太长了,还没实现最优,网络中有可以优化的地方,可以控制在200个时钟周期,也就是2us左右,也就是长度为100的数据的第一个数据到达FPGA到波形识别完成耗时为2us)。 文章目录 一、卷积层 1.二维...
本设计参考学习了bilibili UP主“开源骚客FPGA”、“小梅哥爱漂流”、“正点原子官方”等的开源代码及资料,在此对他们表示感谢!!更详细的介绍,以及代码下载地址:(如果对你有帮助的话,麻烦请给个star哦)https://github.com/CLi321/zynq-fpga-cnn-digital-recognition
CNN在FPGA中进行实现。上一节已经通过Matlab中基础的乘加运算进行了CNN网络的前向计算过程。该节利用Matlab将导出的CNN网络所需要的参数进行定点量化,最后传输至FPGA端进行计算。在分享的开源代码中无FPGA部分的代码,所以此过程无复现。
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,所以没有后向传播这不怪我,Xilinx自己都已经放弃治疗了。 使用 模块设计上参照了tensorflow。因为使用了全并行的设计,所以没有引入时序,也没有做流水线我不信...
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...
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...
CNN的不同卷积核的运算之间是相互独立的,而且全连接层的矩阵乘法不同行之间也是独立的,因此神经网络的推断在CPU平台上串行计算的方式是非常低效的。GPU可以通过流处理器实现一定的并行性,但是缺乏对于网络并行结构的深度探索,不是最优的方案。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...
经过了前面的开胃菜,项目正式开始。一步步讲解这个模型怎么玩起来的。从C到 matlab 到 FPGA ,三个平台联合起来完成这个 由 RTL 实现 CNN 的项目。
通过在PG2L100H和X7Z020上实现相同配置的CNN加速器,完成了CNN加速器的性能测试,验证了国产FPGA CNN加速方案的可行性。加速器的资源消耗和性能如表I和表II所示。 TABLE I 资源利用 PG2L100H和X7Z020的资源消耗相似。PG2L100H需要额外的逻辑资源来构建VexRiscv CPU,而X7Z020为AXI DMA IP使用更多的逻辑资源。就...