在所调研的论文《Evaluating Fast Algorithm for Convolutional Neural Networks on FPGAs》中显示了FPGA加速器加速CNN的资源利用情况,如表一所示。在这些设计中,可以得出结论,DSP是消耗最多的资源,因为典型CNN的操作主要由MAC单元组成,乘法器通常由DSP在FPGA上实现。 表1 先前FPGA加速CNN的资源使用情况 除了空间卷积...
论文时间:2019年 引言 为了能充分理解"Automatic Generation of Multi-precision Multi-arithmetic CNN Accelerators for FPGAs"的核心设计理念,我们需要对论文的细节设计进行深入的分析和思考,这样才能真正的理解一篇论文的核心设计思路,并给我们的设计带来启发。 建议,最好是把论文读一遍。未读过论文的同学们,请参考这...
CNN是基于多层感知机的神经网络结构,典型的CNN模型由输入层、卷积层、全连接层、输出层和分类层组成,如图1所示。由输入层读取图像数据,由卷积层通过多个卷积核分别和输入图卷积生成多个特征图,再由池化层降维提取特征图信息。经过几个卷积层后,再将特征图展开成向量,输入给全连接层,经过全连接层与输出层的矩阵运算...
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 ...
【嵌牛鼻子】FPGA CNN 论文分类 【嵌牛提问】FPGA+CNN论文如何分类? 【嵌牛正文】 快速计算 快速计算分为两种,一种是利用快速算法,快速算法主要是FFT和Winograd算法,能够加快卷积运算。其中FFT更适合于卷积核较大的情况下,Winograd更适合硬件平台部署,这里的详细分析可以移步知乎。另一种是合理利用计算资源(DSP单元)。
为了便于实现、修改CNN架构,本文设计了基于指令集架构的NPU处理单元,能够执行矩阵运算(如ADD、SUB、MULT、DOT等)、立即数运算(ADDi、MULTi等)、2-D图像处理(如卷积CONV、池化POOL等)、激活函数(如SIGM、TANH、ReLU等)。指令集架构NPU结构框图如图9所示。通过不同NPU指令组合,能够实现不同CNN结构。NPU指令设计参考RI...
CNN-基于FPGA的运动目标识别与追踪(内附全部代码)v1_1
论文题目：Automatic Generation of Multi-precision Multi-arithmetic CNN Accelerators for FPGAs 论文时间...
论文--毕业论文 系统标签: 卷积fpga神经网络mynet动态可重构 摘要-I- 摘要 卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种典型的多 层神经网络,它是首个真正意义上成功训练多个层次网络的结构模型,其权 值共享的网络结构使之在图像处理、语音识别等有着重要的应用价值。CNN 算法通常是在CPU或GPU上以软件编程的...
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...