第一步，参照Caffe（别的也行）把各种常见层都用C/C++写一遍（我是用C写的），比如卷积，POOL，LRN...
在cnn里面主要耗时的就是conv二维卷积了。性能瓶颈也主要在于卷积时需要大量乘加运算,参与计算的大量weight参数会带来的很多访存请求。 接下来考察下前人的工作和当前的灌水热点。按理说这种大量的乘加运算用dsp应该不错,但是在cnn中大家并不需要这么大的位宽,有时候8位就够了。dsp动辄32/64位的乘加器实在是浪费。
Fig. 16表示的是在FPGA上CNN加速器的系统设计图，代码是带参数的Verilog 脚本，参数的配置是通过编译器...
原创教程,转载请联系作者并注明出处: https://github.com/WalkerLau源码地址: https://github.com/WalkerLau/Accelerating-CNN-with-FPGA最近发现很多小伙伴都想用FPGA加速卷积神经网络运算,而恰好我刚做完的…
FPGA执行CNN训练 fpga cnn加速 Winograd算法 winograd算法,它的本质就是通过减少卷积运算中的乘法,来减少计算量。我们以3x3,s=1的卷积为例,讲讲Winograd算法的具体流程。 一个 的卷积核,和一个输入特征图进行卷积运算,得到 的输出,我们记为: 其计算量为...
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...
在所调研的论文《Evaluating Fast Algorithm for Convolutional Neural Networks on FPGAs》中显示了FPGA加速器加速CNN的资源利用情况,如表一所示。在这些设计中,可以得出结论,DSP是消耗最多的资源,因为典型CNN的操作主要由MAC单元组成,乘法器通常由DSP在FPGA上实现。 表1 先前FPGA加速CNN的资源使用情况 除了空间卷积...
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...