摘要:近年来,卷积神经网络(CNN)越来越广泛地应用于计算机视觉任务。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由于其高性能和可重构性,已被充分开发为较有前途的CNN硬件加速器。然而,先前基于传统卷积算法的FPGA实现方案往往受到FPGA计算能力的限制,例如DSP的数量。 首先,为了解决这一问题,本文研究的论文《Evaluating Fast Algorithm for Convolutional Neural Networks on FPGAs》采用快速算法将特征映射转换为特定域,降低了...
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、目标检测和语义分割 [1, 2]。CNN 的高准确率是以极大的计算复杂度为代价的,因为它需要对特征图中的所有区域进行综合评估 [3, 4]。
CNN计算复杂,适合做定点化加速 现有FPGA上部署CNN的工作基本都是特定的CNN网络针对设计 复杂任务需要多个CNN模型进行处理 作者们的工作: 一个数据量化策略(目的:压缩数据) 一个可参数化的run-time硬件架构(目的:支持运行多个CNN) 一个编译工具(映射CNN到硬件架构上) 【CNN前置知识】 卷积层 全连接层 非线性层 池化...
fpga cnn fpga cnn识别 论文题目:Acceleration of FPGA Based Convolutional Neural Network for Human Activity Classification Using Millimeter-Wave Radar 年份&会议:2019 - IEEE Access 主要内容: 采用毫米波雷达回波谱图作为CNN输入来识别人类活动的类别,并实现在FPGA上,还采取了三种优化方式(量化、并行计算、分类器...
论文的目的是辅助OpenCL对CNN进行设计,所以提出了四个性能指标来量化设计性能,识别设计瓶颈,就可以针对瓶颈进行参数调整。potential from increasing the bandwidth usage: potential from reducing the repeated DDR accesses overhead of the edge effect overhead of non-MAC operations like control logic and memory ...
目前主流的目标检测算法都是用CNN来提取数据特征,而CNN的计算复杂度比传统算 法高出很多。同时随着CNN不断提高的精度,其网络深度与参数的数量也在飞快地增长, 其所需要的计算资源和内存资源也在不断增加。目前通用CPU已经无法满足CNN的计算需 求,如今主要研究大多通过专用集成电路(ASIC),图形处理器(GPU)或者现场可...
在深度学习中,卷积神经网络(CNN或ConvNet)是一类人工神经网络(ANN),最常用于分析视觉图像。 CNN 也称为移位不变或空间不变人工神经网络(Shift Invariant or Space Invariant Artificial Neural Networks ,SIANN ),它基于卷积核或滤波器的共享权重架构,沿输入特征滑动并提供称为特征映射的平移等变响应。它们在图像和...
ConvNet、DNN Weaver、Caffeine 和 Snow Flake CNN 在 Zynq 和 Kintex FPGA 设备中实现。 这些结果表明,所实现的 CNN 的工作频率高达 250 MHz,延迟为 8.22 毫秒,并且能够在 FPGA 中执行 197.4 GOPS(每秒千兆次运算),如表 1 所示。 微软自 2015 年起就将 FPGA 集成到 Bing 中,以加速数据搜索。 它由 PCI...
深度学习模型的FPGA加速 fpga cnn加速 FPGA的神经网络加速器如今越来越受到AI社区的关注,本文对基于 FPGA 的深度学习加速器存在的机遇与挑战进行了概述。 近年来,神经网络在各种领域相比于传统算法有了极大的进步。在图像、视频、语音处理领域,各种各样的网络模型被提出,例如卷积神经网络、循环神经网络。训练较好的 CNN...