有人照着dsp风格去设计加速器: ceva也出了一系列面向CNN的IP: 有人用了脉动阵列或者Dataflow的风格: 有人设计了专用的芯片比如计算所的Cambricon: 还有的就是你提到的fpga。 所有的事情到了硬件层面实际上能用的手段也就有限了。不外乎堆资源和切流水两招。再不然就是做一些bit level的小技巧,比如乘法器变查表...
Fig. 16表示的是在FPGA上CNN加速器的系统设计图，代码是带参数的Verilog 脚本，参数的配置是通过编译器...
将计算密集的部分放到FPGA上加速。我现在只做了卷积层加速，其他类型做加速感觉意义不大，之后有时间的话...
本加速系统仅加速卷积层的运算,下图展示了仅采用CPU和采用CPU+FPGA加速系统来处理VIPLFaceNet人脸识别算法时,计算7个卷积层所耗费的时钟数的对比。由图可见,相比于4核ARM A53处理器,本加速系统最终可以对VIPLFaceNet的大部分卷积层实现45~75倍的运算加速。 项目描述及特点 本加速系统采用中科院计算所的SeetaFace人脸识别...
因此,在国内FPGA上构建高性能CNN并替换现有成熟的异构方案是一项具有挑战性的任务。 Zhang[1]于2015年首次对卷积网络推理中的数据共享和并行性进行了深入分析和探索。Guo[2]提出的加速器在214MHz下达到了84.3 GOP/s的峰值性能。2016年,Qiu[3]更深入地探索了使用行缓冲器的加速器。
近日KORTIQ公司推出了一款Xilinx FPGA的CNN加速器IP——AIScale,它能够利用实现训练好的CNN网络,比如行业标准的ResNet、AlexNet、Tiny Yolo和VGG-16等,并将它们进行压缩输出二进制描述文件,可以部署到Xilinx全系列可编程逻辑器件上。Zynq SoC和Zynq UltraScale+ MPSoC器件PS可以提供数据给AIScale CNN加速器(PL),经过分...
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...
一种基于FPGA的CNN硬件加速器实现 0 引言 随着深度学习技术的飞速发展,神经网络模型在图像识别、目标检测和图像分割等领域取得了巨大技术进步[1-2]。然而相比较传统算法,神经网络在获得高的性能同时也带来了高计算复杂度的问题,使得基于专用硬件设备加速神经网络成为神经网络模型应用领域关注的焦点。目前,神经网络模型...
此外,该研究还对 BCNN 模型跨平台吞吐量进行了比较,结果如下表所示,由结果可得,本文所提出的 FPGA 设计在基于 NIN-Net 模型的 BCNN 上实现了 1.51 倍的加速,在基于 ResNet-18 模型的 BCNN 上实现了 1.58 倍的加速。 机器之心 · 机动组 机动组是机器之心发起的人工智能技术社区,聚焦于学术研究与技术实...
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 模型把 ImageNet 数据集上 5 类顶尖...