CNN网络:全连接。 CNN时效:100M时钟下,一条长度为100的数据识别耗时239个时钟周期,也就是2390ns=2.39us(因为综合实践太长了,还没实现最优,网络中有可以优化的地方,可以控制在200个时钟周期,也就是2us左右,也就是长度为100的数据的第一个数据到达FPGA到波形识别完成耗时为2us)。 文章目录 一、卷积层 1.二维...
Tanh层的输入数据位宽为75264,即为卷积层的输出数据 2 代码实现 一起学习用Verilog在FPGA上实现CNN---(二)卷积层设计已经完成卷积层的设计,下面我们继续激活层的代码实现 2.1 HyperBolicTangent16 2.1.1 设计输入 创建HyperBolicTangent16文件,操作如图: 输入文件名: 确认创建: 双击打开,输入如下代码: module HyperBol...
这个视频是“手把手教你用HLS在FPGA上实现CNN系列视频”的第三个,主要讲了上一讲演示的仿真过程和卷积模块的C语言代码,代码会稍后开源在github上共大家下载使用,这个系列教程是针对新手入门的,讲的不好的地方请见谅。 科技 计算机技术 CNN 教学视频 入门 ...
该加速器在国内FPGA上的实现和部署已经完成,其性能与具有相同规模硬件资源的国外FPGA相当。 本文论证了基于国产FPGA的CNN异构方案的可行性,该研究是国产FPGA应用生态中CNN加速领域的一次罕见尝试。
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...
项目本质很简单,使用Verilog实现了一些CNN的模块。几乎没有多少实用价值。另外,和大多数FPGA加速CNN的项目一样,本项目只能运行推断,不能学习,所以没有后向传播这不怪我,Xilinx自己都已经放弃治疗了。 使用 模块设计上参照了tensorflow。因为使用了全并行的设计,所以没有引入时序,也没有做流水线我不信...
CNN的不同卷积核的运算之间是相互独立的,而且全连接层的矩阵乘法不同行之间也是独立的,因此神经网络的推断在CPU平台上串行计算的方式是非常低效的。GPU可以通过流处理器实现一定的并行性,但是缺乏对于网络并行结构的深度探索,不是最优的方案。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...
⑧PL侧,将数字识别结果、待识别数字图像以及背景图像,以rgb数据的形式,并进行tmds编码,显示到HMDI接口的屏幕。 后续的主要优化方向: 实现在PL侧加速CNN。 代码下载地址:(如果对你有帮助的话,麻烦请给个star哦) https://github.com/CLi321/zynq-fpga-cnn-digital-recognition...
需求说明:深度学习FPGA实现知识储备 来自:http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/41596663 说明:图文并茂,言简意赅。 自今年七月份以来,一直在实验室负责卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN),期间配置和使用过theano和cuda-convnet、cuda-convnet2。为了增进CNN的理解和使用,特写此博文,以其与...