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加速卷积神经网络运算。 此前已有一些基于FPGA的卷积神经网络加速器,WANG D设计了流水线卷积计算内核 [2] ;宋宇鲲等人针对激活函数进行设计优化 [3] ;王昆等人通过ARM+FPGA软硬件协同设计的异构系统加速神经网络 [4] ;张榜通过双缓冲技术...
Xilinx深度学习处理器单元 (DPU) 是一个专门用于卷积神经网络的可编程引擎。该单元包含寄存器配置模块、数据控制器模块和卷积计算模块。在 DPU 中部署的卷积神经网络包括 VGG、ResNet、GoogLeNet、YOLO、SSD、MobileNet 以及 FPN 等。 总结 今天介绍了两个最重要的FPGA加速神经网络的开源项目,而且经过几年的发展越发稳定...
采取适应计算阵列的数据存储格式和数据复用策略减少数据传输,设计了一种专属于Y O L O v3-t i n y的硬件加速架构㊂通过实验分析,提出的Y O L O v3-t i n y卷积神经网络的硬件加速结构,所使用的计算资源和存储资源少,网络精度高,在综合性能上优于目前出现的研究方案,适合应用于移动端硬件加速㊂ ...
摘㊀要㊀针对可分离卷积神经网络在星载飞机目标型号分类应用中存在的速度瓶颈以及功耗限制等问题,提出了一种基于现场可编程门阵列(FPGA)数据流调度的浮点深度分离卷积神经网络加速方法,对通用MobileNet的图像分类模型进行加速㊂采用基于乘法矩阵与前向加法树的深度分离卷积计算阵列设计,解决了深度分离卷积浮点加速的线速...
论文简介 早期基于FPGA的深度卷积神经网络推理硬件加速器设计研究均采用时域卷积(Spatial-Domain Convolution,SDConv)方法,研究方向主要集中在处理器设计空间探索、存储器带宽优化、神经网络模型压缩编码等方面。如国内北京大学高能效计算中心Jason Cong教授的研究小组最先提出了一种基于roofline 模型进行硬件加速器设计空间探索...
工程作用：FPGA基于 LeNet-5 卷积神经网络实现数字识别；工程的代码架构与详情请参考第三章节的《工程...
这样出来的AI芯片里面有很多仿真时用到的FPGA遗留架构，但远非通用的FPGA芯片了。是利用FPGA基础架构和...
FPGA加速全连接神经网络 基于fpga的cnn加速器,局部归一化据说是没啥用,不过既然GNet里面有那还是要写的。该层需要参数有:norm_region:选择对相邻通道间归一化还是通道内空间区域归一化,默认为ACROSS_CHANNELS,即通道间归一化;local_size:两种表示(1)通道间归一化
FPGA加速神经网络 人工智能是当今科技领域的热门话题,神经网络在其中扮演着重要角色。在神经网络的训练和推断过程中,计算量巨大,传统的处理器可能无法满足需求。因此,利用FPGA(Field-Programmable Gate Array)进行神经网络的加速成为了一种流行的解决方案。 什么是FPGA?
针对卷积神经网络(CNN)在通用CPU以及GPU平台上推断速度慢、功耗大的问题,采用FPGA平台设计了并行化的卷积神经网络推断系统。通过运算资源重用、并行处理数据和流水线设计,并利用全连接层的稀疏性设计稀疏矩阵乘法器,大大提高运算速度,减少资源的使用。系统测试使用ORL人脸数据库,实验结果表明,在100 MHz工作频率下,模型推断...