提出了在FPGA上使用Winograd和FFT算法高效实现CNN的框架。 提出了采用行缓冲结构、高效的全流水线PE和并行化PE的架构。 开发分析资源和性能的模型,并利用这些模型探索设计空间,以确定最优参数。该模型集成了自动工具链,可以自动生成快速算法的实现。 论文中也通过实验得到了一些令人信服的结果:使用了最先进的CNN的实验...
通用CNN FPGA架构 基于FPGA的通用CNN加速器整体框架如下,通过Caffe/Tensorflow/Mxnet等框架训练出来的CNN模型,通过编译器的一系列优化生成模型对应的指令;同时,图片数据和模型权重数据按照优化规则进行预处理以及压缩后通过PCIe下发到FPGA加速器中。FPGA加速器完全按照指令缓冲区中的指令集驱动工作,加速器执行一遍完整指令缓...
在这篇文章中我们将介绍其中一种经典方案:F-CNN。 通过分析卷积神经网络的模型结构可以得到,为了更好的设计基于FPGA的CNN的训练架构,首先要考虑以下几个方面: 1)模块化。最先进的FPGA上也无法单独完成整个CNN模型的训练过程,所以为了完成在FPGA上训练CNN,需要对不同的层进行模块化设计。 2)统一的数据路径。为了减少...
在扁平架构设计的基础上,结合混合多精度的量化以及更多逻辑单元的FPGA甚至多块FPGA级联,作者提出一种自动化的工具框架可以将完整的CNN网络映射到FPGA当中。该框架首先使用自研的算法对预训练好的CNN模型进行多种精度下的定点化和偏移搜索,由此产生出量化后并能满足精度要求的优化后模...
在模型优化方面,提出了一系列以硬件为中心的模型优化技术,包括操作融合和深度优先映射技术,以最小化CNN模型的资源开销。在硬件加速方面,提出了一种基于FPGA的CNN加速器架构,包括高度并行和可配置的网络处理单元,以及一个多层次的存储结构,提高数据访问效率的平铺和展开的模型。 图1 软硬件协同优化方法框架图 3. 网络...
CNN网络:第一层卷积:1个通道,6个卷积核,卷积核元素为5。 CNN网络:池化。 CNN网络:第二层卷积:6个通道,16个卷积核,卷积核元素为5。 CNN网络:池化。 CNN网络:第三层卷积:16个通道,16个卷积核,卷积核元素为5。 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2390...
第一节: 基于FPGA的一维卷积神经网络CNN的实现(一)框架 第二节: 基于FPGA的一维卷积神经网络CNN的实现(二)资源分配 第三节:基于FPGA的一维卷积神经网络CNN的实现(三)训练网络搭建及参数导出(附代码) 第四节: 基于FPGA的一维卷积神经网络CNN的实现(四)Matlab前向验证(附代码) 第五节: 基于FPGA的一维卷积神经网...
网站 HYPERLINK / /Caffe框架使用XML接口来描述特定CNN卷积神经网络所需的不同处理层。通过实施层的不同组合, 2、用户能够根据其给定的需求快速创建新的网络拓扑。Caffe框架最常用的处理层主要有:卷积层:卷积层将输入图像与一组可学习的滤波器进行卷积,每个滤波器在输出中产生一个特征图池化层:池化最大可以将输入...
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...