https://github.com/akcgjc007/ES203-COA-CNN 具体的实现过程: 代码介绍: https://www.youtube.com/watch?v=3J2X-j0z2M8 结果: MNIST_CNN_HDL https://github.com/makifozkanoglu/MNIST_CNN_HDL https://github.com/flystandard1/CNN_ha
FPGA 因其高性能、低能耗和可重配置性成为 CNN 的有效硬件加速器而备受关注。但是,之前基于传统卷积算法的 FPGA 解决方案通常受限于 FPGA 的计算能力(如 DSP 的数量)。本论文展示了快速的 Winograd 算法,该算法可以大幅降低算法复杂度,改善 FPGA 上的 CNN 性能。我们首先提出了一种新型架构在 FPGA 上实现 Winogra...
CNN设计CNN的体系一直在发展（也就是为什么ASIC没有批量生产，还用FPGA验证一些CNN最新的算法），但是本质...
本来讲一讲FPGA的重构,在说FPGA重构之前,需要先了解FPGA的配置方式。 FPGA 配置 所有现代FPGA的配置分为两类:基于SRAM的和基于非易失性的。其中,前者使用外部存储器来配置FPGA内的SRAM后者只配置一次。 Lattice和Actel的FPGA使用称为反熔丝的非易失性配置技术,其主要优点是系统设计更加简单、不需要外部存储器和配置...
VI.提出CNN加速器 为实现V-E中优化卷积加速的方案，提出一个具有高度灵活性的数据路由器，适用滑动设置...
不同架构的DNN在FPGA上的部署 fpga实现cnn 1 激活层设计 LeNet-5网络的激活函数是双曲正切函数(TanH),项目中tanh函数模块由完整的层UsingTheTanh构成,该层由较小的处理单元HyperBolicTangent组成 1.1 HyperBolicTangent 处理单元HyperBolicTangent,对每个输入执行Tanh操作,原理图如图所示,输入为位宽16的数,输出位宽也是...
在这个项目中,将在线和离线 TSM 网络部署到 FPGA,通过 2D CNN 执行视频理解任务。 介绍 在这个项目中,展示了 Temporal-Shift-Module ( https://hanlab.mit.edu/projects/tsm/)在FPGA上解决视频理解问题的实用性和性能。 TSM 是一种网络结构,可以通过 2D CNN 有效学习时间关系。在较高级别上,这是通过一次对单...
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...
⑧PL侧,将数字识别结果、待识别数字图像以及背景图像,以rgb数据的形式,并进行tmds编码,显示到HMDI接口的屏幕。 后续的主要优化方向: 实现在PL侧加速CNN。 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...
可以看到cnn算法主要由conv ,pooling,norm等几个部分组成。工作时将image跟weight灌进去,最终得到预测结果。 接下来拿profiler(比如perf)去分析下软件算法,找找热点和性能瓶颈。在cnn里面主要耗时的就是conv二维卷积了。性能瓶颈也主要在于卷积时需要大量乘加运算,参与计算的大量weight参数会带来的很多访存请求。