https://github.com/omarelhedaby/CNN-FPGA/blob/master/Hardware%20Documentation.pdf Image-Classification-using-CNN-on-FPGA https://github.com/padhi499/Image-Classification-using-CNN-on-FPGA 简介 在FPGA 上使用 CNN 进行图像分类 项目是关于在 FPGA 上设计一个经过训练的神经 n/w(CIFAR-10 数据集),以...
此前,商汤科技联合北京大学等提出一种基于FPGA的快速 Winograd 算法,可以大幅降低算法复杂度,改善 FPGA 上的 CNN 性能。论文中的实验使用当前最优的多种 CNN 架构,从而实现了 FPGA 加速之下的最优性能和能耗。 1. 引言 深度卷积神经网络(CNN)在多个计算机视觉任务上取得了优秀的性能,包括图像分类、目标检测和语义...
FPGA的特点是并行和流水线处理，而CNN的特点是模块化好和参数共享，所以CNN非常适合用FPGA加速。理论上，...
Fig. 16表示的是在FPGA上CNN加速器的系统设计图，代码是带参数的Verilog 脚本，参数的配置是通过编译器...
使用Verilog实现的CNN模块,可以方便的在FPGA项目中使用. Contribute to wxdbb0/CNN-FPGA development by creating an account on GitHub.
基于FPGA的CNN卷积和激活函数模块的优化与实现一、引言随着人工智能和深度学习的快速发展,卷积神经网络(CNN)在图像处理、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。然而,CNN的计算复杂性和数据依赖性使其在实时应用中面临挑战。为了解决这些问题,基于现场可编程门阵列(FPGA)的优化技术被广泛应用于加速CNN的计算过程...
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...
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...
卷积神经网络(CNN)是深度学习的重要分支,广泛应用于图像识别、自然语言处理等多个领域。CNN通过多层卷积和池化操作提取特征,并通过全连接层进行分类。然而,传统的CPU和GPU在处理大规模CNN模型时,面临计算速度和能耗的挑战。因此,开发高效的加速器成为提升CNN性能的关键。🔧🔧🔧 FPGA在项目中的应用 ...
想要利用FPGA(现场可编程门阵列)来加速卷积神经网络(CNN)吗?🤔 这里有一些实用的建议,希望能帮到你! 优化卷积操作 🧩 在CNN中,卷积操作是非常计算密集型的。通过FPGA的并行计算能力,可以同时进行多个卷积操作,从而大大减少计算时间。针对特定的CNN结构和参数,可以设计专门的硬件架构,以提高卷积操作的效率。