This paper discusses an FPGA implementation targeted at the ImageNet CNN – Convolutional Neural Network, however the approach used here would apply equally well to other networks. ImageNet是⼀个备受推荐且使⽤最为⼴泛的CNN卷积神经⽹络,具有免费的训练数据集和基准。 ⽂讨论了针对ImageNet CNN...
We design the CNN model and train it on a CPU platform and we implement it On ZedBoard FPGA. By using only, a single ARM processor core on FPGA, we achieve 100ms latency and up to 10 image recognitions per second on the CIFAR-10 dataset with 79.90% accuracy. This model performance ...
学术范收录的Repository Semi-Streaming Architecture: A New Design Paradigm for CNN Implementation on FPGAs.,目前已有全文资源,进入学术范阅读全文,查看参考文献与引证文献,参与文献内容讨论。学术范是一个在线学术交流社区,收录论文、作者、研究机构等信息,是一
FPGA实现的非批处理方法允许在9毫秒(单帧周期)中的对象识别,对于低延迟至关重要的情况是理想的,例如障碍物避让,可以做到大于100Hz的帧速率分类图像。 The intrinsic scalability demonstrated by our FPGAimplementation can be utilized to implement complex CNN – Convolutional Neural Networks on increasingly smaller...
https://github.com/hunterlew/convolution_network_on_FPGA 描述 该项目使用 ISE 14.7 和 vertix-7 FPGA 构建。它使用某些加速策略执行 7 层网络前向计算。首先,使用MatConvNet在 MSTAR 数据集上训练一个 SAR 目标分类网络,并使用 early-stop。然后,使用 Matlab 将权重和输入转换为 FPGA 可以加载的 COE 文件。
Recently, FPGA-based CNN accelerators have demonstrated superior energy efficiency compared to high-performance devices like GPGPUs. However, due to the constrained on-chip resource and many other factors, single-board FPGA designs may have difficulties in achieving optimal energy efficiency...
基于RISC-V软核CPU的国产FPGA CNN异构方案的实现 本文原标题《Implementation of CNN Hetero geneous Scheme Based on Domestic FPGA with RISC-V Soft Core CPU》,发表于“第五届IEEE国际集成电路技术与应用学术会议(ICTA 2022)”。 作者:吴海龙, 李金东, 陈翔,电子与信息工程学院,中山大学,中国...
如果使用VGG16对一个图像做验证,其运算量接近10的10次方,如此庞大的运算量使用CPU显然是比较费时的。目前的研究针对这个问题提出了各式各样的加速器,如主要依靠多数据并行的GPU加速器,可以做一些定制的自适应运算单元的FPGA,具有更佳效果的专用定制芯片ASIC。
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...
基于RISC-V加速器实现FPGA CNN异构的控制方案-本文提出了一种更高效、更通用的卷积加速器。提出的加速器峰值性能达到153.6GOP/s,仅占用14K LUT、32个DRM和208个APM。