https://github.com/akcgjc007/ES203-COA-CNN 具体的实现过程: 代码介绍: https://www.youtube.com/watch?v=3J2X-j0z2M8 结果: MNIST_CNN_HDL https://github.com/makifozkanoglu/MNIST_CNN_HDL https://github.com/flystandard1/CNN_ha
整体来说,cnn这种应用流水线控制相对cpu简单,没有写cpu的那一堆hazard让人烦心,也不用写汇编器啥的。太大的cnn放在fpga里挺费劲,做出创新很难,但是fpga上写个能用的lenet这种级别的cnn还是挺容易的。最后还可以依照惯例跟cpu比性能,跟gpu比功耗。
CNN设计CNN的体系一直在发展（也就是为什么ASIC没有批量生产，还用FPGA验证一些CNN最新的算法），但是本质...
本来讲一讲FPGA的重构,在说FPGA重构之前,需要先了解FPGA的配置方式。 FPGA 配置 所有现代FPGA的配置分为两类:基于SRAM的和基于非易失性的。其中,前者使用外部存储器来配置FPGA内的SRAM后者只配置一次。 Lattice和Actel的FPGA使用称为反熔丝的非易失性配置技术,其主要优点是系统设计更加简单、不需要外部存储器和配置...
商汤联合提出基于 FPGA 的快速 Winograd 算法:实现 FPGA 之上最优的 CNN 表现与能耗 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、目标检测和语义分割 [1, 2]。CNN 的高准确率是以极大的计算复杂度为代价的,因为它需要对特征图中的所有区域进行综合评估 [3, 4]。为了...
VI.提出CNN加速器 为实现V-E中优化卷积加速的方案，提出一个具有高度灵活性的数据路由器，适用滑动设置...
不同架构的DNN在FPGA上的部署 fpga实现cnn 1 激活层设计 LeNet-5网络的激活函数是双曲正切函数(TanH),项目中tanh函数模块由完整的层UsingTheTanh构成,该层由较小的处理单元HyperBolicTangent组成 1.1 HyperBolicTangent 处理单元HyperBolicTangent,对每个输入执行Tanh操作,原理图如图所示,输入为位宽16的数,输出位宽也是...
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...
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...