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...
FPGA的特点是并行和流水线处理，而CNN的特点是模块化好和参数共享，所以CNN非常适合用FPGA加速。理论上，...
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...
BCNN 模型的训练 研究者将 SLR 剪枝和基于 STE 的量化技术用于 NiN-Net 和 ResNet-18,这两个网络都是基于 BCNN。对于 CIFAR-10 数据集,研究展示了基于 NiN-Net 和 ResNet-18 的 BCNN 的训练结果;对于 ImageNet 数据集,研究只展示了基于 ResNet18 的 BCNN 结果。 首先,为了确定最终模型池化层功能,在 ...
话不多说先贴项目代码的地址：https://github.com/WalkerLau/Accelerating-CNN-with-FPGAgithub.com...
卷积神经网络(CNN)是深度学习的重要分支,广泛应用于图像识别、自然语言处理等多个领域。CNN通过多层卷积和池化操作提取特征,并通过全连接层进行分类。然而,传统的CPU和GPU在处理大规模CNN模型时,面临计算速度和能耗的挑战。因此,开发高效的加速器成为提升CNN性能的关键。🔧🔧🔧 FPGA在项目中的应用 ...
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...
对CNN FPGA加速器的技术 (例如循环平铺和转换)优化,同时进行了定量分析计算吞吐量和片内外I/0带宽和建模 通过roof-line模型搜索加速器硬件参数设计空间中最优的方案, 最后通过此建模方案设计了一个加速器,获得当时最优性能密度的CNN加速器。 背景与动机
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...