https://github.com/omarelhedaby/CNN-FPGA/blob/master/Hardware%20Documentation.pdf Image-Classification-using-CNN-on-FPGA https://github.com/padhi499/Image-Classification-using-CNN-on-FPGA 简介 在FPGA 上使用 CNN 进行图像
CNN设计CNN的体系一直在发展（也就是为什么ASIC没有批量生产，还用FPGA验证一些CNN最新的算法），但是本质...
The transforming method delivers significantly slower results in processing and the image cannot be verified in advanced risk architecture. This proposed FPGA (Field-Programmable Gate Array) and CNN (Conventional Neural Network) are used to develop image processing and easily interface with data without...
近年来,卷积神经网络(CNN)已被广泛应用于计算机视觉领域。FPGA由于其高性能和可重构性,已被充分开发为较有前途的CNN硬件加速器。然而,先前基于传统卷积算法的FPGA实现方案往往受到FPGA计算能力的限制,例如DSP的数量。 首先,为了解决这一问题,本文研究的论文《Evaluating Fast Algorithm for Convolutional Neural Networks ...
可以看到cnn算法主要由conv ,pooling,norm等几个部分组成。工作时将image跟weight灌进去,最终得到预测结果。 接下来拿profiler(比如perf)去分析下软件算法,找找热点和性能瓶颈。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。
表格2针对几种典型的CNNbased的神经网络的FPGA实现方案对比 从上表中我们可以看出文献【1】实现所有已知针对CNN的论文中最高的计算效率,比起其他最接近的FPGA实现方案提升了2-4倍的吞吐率和时延,并且在ImageNet的数据集上实现了3000FPS的推理速度。其主要的原因是通过在FPGA上的...
可以看到cnn算法主要由conv ,pooling,norm等几个部分组成。工作时将image跟weight灌进去,最终得到预测结果。 接下来拿profiler(比如perf)去分析下软件算法,找找热点和性能瓶颈。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。
因此,在国内FPGA上构建高性能CNN并替换现有成熟的异构方案是一项具有挑战性的任务。 Zhang[1]于2015年首次对卷积网络推理中的数据共享和并行性进行了深入分析和探索。Guo[2]提出的加速器在214MHz下达到了84.3 GOP/s的峰值性能。2016年,Qiu[3]更深入地探索了使用行缓冲器的加速器。
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...
因此,在国内FPGA上构建高性能CNN并替换现有成熟的异构方案是一项具有挑战性的任务。 Zhang[1]于2015年首次对卷积网络推理中的数据共享和并行性进行了深入分析和探索。Guo[2]提出的加速器在214MHz下达到了84.3 GOP/s的峰值性能。2016年,Qiu[3]更深入地探索了使用行缓冲器的加速器。