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...
该论文提出了块卷积作为一种硬件友好且高效的卷积操作,它在内存有限的FPGA上消除了推理过程中中间特征图的片外传输需求。块卷积的基本思想是通过消除空间块的依赖关系来提高计算局部性和密度。实验证实,块卷积在图像分类、目标检测和单图像超分辨率任务中实现了可比较或更高的准确性。 基于块卷积的两个CNN加速器在资源...
同时,从并行结构设计、流水线技术、时序合并等方式增加系统并行性,通过对模型稀疏性的利用,极大地加速了模型运算。本文使用的CNN模型压缩方法和利用稀疏性加速的方法理论上也适用于其他的硬件平台,在嵌入式终端部署更具有优势。在与CPU、GPU平台以及相关文献的设计的对比分析后,本文设计在性能和能耗比上都优于此前的方...
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、分类器优化) (1)CNN的量化策略...
【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)。
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...
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上以软件编程的方式进行...
从上表中我们可以看出文献【1】实现所有已知针对CNN的论文中最高的计算效率,比起其他最接近的FPGA实现方案提升了2-4倍的吞吐率和时延,并且在ImageNet的数据集上实现了3000FPS的推理速度。其主要的原因是通过在FPGA上的偏平数据流flatten streaming硬件架构加上多精度混合量化等软硬件协同设计,极大地降低了模型的尺寸...
未来,我们将进一步优化系统性能和识别效果,为数字识别领域的发展做出更大的贡献基于FPGA的卷积神经网络手写数字识别系统的实现3随着人工智能技术的不断发展,卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)作为深度学习中的重要工具,逐渐成为图像识别、语音识别等领域的主流算法。其中,数字手写识别是CNN应用范围较广的一类问题...
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...