代码地址：https://github.com/jonathan93sh/CNNA2年前最后更新相关论文：BJERGE K, SCHOUGAARD J H,...
https://github.com/Di5h3z/ECE-564-Convolutional-Neural-Network-Accelerator 具有详细设计的两层 CNN 详细的设计文档: https://github.com/Haleski47/RTL-Implementation-of-Two-Layer-CNN/blob/master/report/Apar%20Bansal%20ECE564%20Project.pdf NTHU-ICLAB https://github.com/LeoTheBestCoder/NTHU-ICLAB...
在我们的框架中，与"Maximizing CNN accelerator efficiency through resource partitioning."相似，不同层的...
卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种常用的深度学习神经网络模型,其特点是可以对输入数据进行有效的卷积操作,并且具有良好的特征提取和分类能力。 相比于传统的全连接神经网络,在处理图像、语音等具有空间结构的数据时,卷积神经网络具有更好的效果。它通过卷积层、池化层、激活函数等组件构成,可以有效地...
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
FPGA implementation results of the proposed CNN accelerator for classifiers trained on subsets of MedMNIST dataset depict a balance between high performance of 214.5 GOP/s for DS convolution layer and low resource utilization.doi:10.1117/12.2650101Hemkant Nehete...
本文论证了基于国产FPGA的CNN异构方案的可行性,该研究是国产FPGA应用生态中CNN加速领域的一次罕见尝试。 REFERENCES: [1]Zhang. C, et al. "OpTImizing FPGA-based Accelerator Design for Deep ConvoluTIonal Neural Networks. " the 2015 ACM/SIGDA InternaTIonal Symposium ACM, 2015. ...
openclfpga-acceleratorcnn-classification UpdatedJun 27, 2018 Objective-C BARVINN: A Barrel RISC-V Neural Network Accelerator:https://barvinn.readthedocs.io/en/latest/ machine-learningdeep-neural-networksquantizationrisc-vfpga-accelerator UpdatedJan 5, 2025 ...
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...
CNN Accelerator: 分两类:一类集中在计算引擎,一类致力于优化存储系统 动态可配置架构,使用专用开关实现跨层配置的设计空间探索,提出辅助编译器探索负载之间的并行性;分块策略和专用buffer提高数据复用并减少总通信流量;多片超级计算提供充足容量存储所有权重