CNN通常涉及多层,其中一层的输出特征图是下一层的输入特征图。先前的研究表明,最先进的CNN的计算是由卷积层主导的。如果使用空间卷积算法,输出特征图中的每个元素将通过使用多次乘累加(MAC)操作单独计算。而此前使用该算法的CNN FPGA解决方案已经初步成功。在所调研的论文《Evaluating Fast Algorithm for Convolutional ...
在我们的框架中，与"Maximizing CNN accelerator efficiency through resource partitioning."相似，不同层的...
通过列出多种FPGA实现神经网络加速器的方案,以及针对于CNN based和transformer based两个具体实例分析,FPGA在软硬件协同设计实现模型量化和稀疏化具有有独特的优势,即使最终产品商业化可能会采用ASIC形态,FPGA 仍然是 ASIC数字逻辑原型设计以及测试和技术演示的最佳平台。 5 参考引用 [1] Y. Zhao, ‘Automatic Generation...
Automatic Generation of Multi-precision Multi-arithmetic CNN Accelerators for FPGAs 最近arXiv上挂出来一篇文章,采用FPGA实现MobileNet V1,并且完全是不借助片外资源,用的是on-chip memory,没有利用off-chip RAM。整个模型在FPGA的内部有限资源上实现的。能够使得帧率在3000 FPS,这个是最近我看到的一个很快的实现...
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...
Optimizing FPGA-based Accelerator Design for Deep Convolutional Neural Networks ,2015 论文阅读笔记 金枪鱼 山寺无他物,送你桌上僧衣遮避风寒,送你一轮明月照清归路,去吧7 人赞同了该文章 简述:这篇文章的贡献在于 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/...
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外部存储器中。由于片上资源限制,数据首先被缓存在片上缓冲区中,然后再馈送给PE。双缓冲区用于通过数据传输...
一种基于FPGA的CNN硬件加速器实现[J]. 电子技术应用,2023,49(12):20-25.英文引用格式: Qiu Zhenbo. An FPGA-based implementation of CNN hardware accelerator[J]. Application of Electronic Technique,2023,49(12):20-25.An FPGA-based implementation of CNN hardware accelerator ...
1.1 CNN模型 CNN是基于多层感知机的神经网络结构,典型的CNN模型由输入层、卷积层、全连接层、输出层和分类层组成,如图1所示。由输入层读取图像数据,由卷积层通过多个卷积核分别和输入图卷积生成多个特征图,再由池化层降维提取特征图信息。经过几个卷积层后,再将特征图展开成向量,输入给全连接层,经过全连接层与输出...
keyword：CNN、FPGA、Accelerator architectures I.引言 FPGA迅速成为在推理阶段深度卷积神经网络可选择的平台...