因为CNN的特有计算模式,通用处理器对于CNN实现效率并不高,不能满足性能要求。 因此,近来已经提出了基于FPGA,GPU甚至ASIC设计的各种加速器来提高CNN设计的性能。 在这些方法中,基于FPGA的加速器引起了研究人员越来越多的关注,因为它们具有性能好,能源效率高,开发周期快,重构能力强等优点。 在实验中,研究人员发现在FPGA...
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...
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...
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
通过修改cnn加速器的代码逻辑,删减掉冗余模块,将工程的时钟频率提升到199MHz,已经达到了cnn加速器的最高时钟频率。 本次赛题中,PaddleLite部署硬件时,在产生的模型中总会产生多个子图,多个子图的产生导致了ARM CPU和FPGA的频发调度,影响了FPGA端的性能,实现了所有卷积的全量化后,再通过修改PaddleLite底层框架源码,成...
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...
一个具有二值化特征图和权重的卷积神经网络 (CNN) ,基于FPGA 的数字识别系统。CNN 在图像分类应用中有很多用途,而二值化网络也可以实现相同的功能,同时二值化网络在FPGA上实现的过程中,使用更少的内存和逻辑资源。该项目提供了一种有趣的方法,可以从硬件角度了解更多有
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...