https://github.com/dem123456789/FPGA-CNN FPGA 实现的CNN: CNN.v是顶层设计,初始化A,B,I。模板为16x16层模块sixteenbysixteen.v SixteenbySixteen.java生成Verilog代码 clacc https://github.com/taoyilee/clacc 原为清华大学深度学习硬件加速器课程项目,由林允龙教授主讲。该课程相当于斯坦福大学的CS231n(http...
FPGA的特点是并行和流水线处理，而CNN的特点是模块化好和参数共享，所以CNN非常适合用FPGA加速。理论上，...
此前,商汤科技联合北京大学等提出一种基于FPGA的快速 Winograd 算法,可以大幅降低算法复杂度,改善 FPGA 上的 CNN 性能。论文中的实验使用当前最优的多种 CNN 架构,从而实现了 FPGA 加速之下的最优性能和能耗。 1. 引言 深度卷积神经网络(CNN)在多个计算机视觉任务上取得了优秀的性能,包括图像分类、目标检测和语义...
基于FPGA的CNN卷积和激活函数模块的优化与实现一、引言随着人工智能和深度学习的快速发展,卷积神经网络(CNN)在图像处理、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。然而,CNN的计算复杂性和数据依赖性使其在实时应用中面临挑战。为了解决这些问题,基于现场可编程门阵列(FPGA)的优化技术被广泛应用于加速CNN的计算过程...
由于国内FPGA起步较晚,其相关开发工具和设备落后于其他外国制造商。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...
本文提出并实现了一种基于SoC FPGA和CNN模型的动作识别系统。该系统具有流水线型运算结构,能快速地执行光流计算和静态的行人检测;同时,指令集架构NPU的设计可以很方便地适应于多种CNN模型结构;该姿势识别系统在训练和实际识别测试中都表现出较高的准确率。
卷积神经网络(CNN)是深度学习的重要分支,广泛应用于图像识别、自然语言处理等多个领域。CNN通过多层卷积和池化操作提取特征,并通过全连接层进行分类。然而,传统的CPU和GPU在处理大规模CNN模型时,面临计算速度和能耗的挑战。因此,开发高效的加速器成为提升CNN性能的关键。🔧🔧🔧 FPGA在项目中的应用 ...
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CNN中,卷积操作是非常计算密集型的。通过FPGA的并行计算能力,可以同时进行多个卷积操作,从而大大减少计算时间。针对特定的CNN结构和参数,可以设计专门的硬件架构,以提高卷积操作的效率。 升级存储优化 💾 CNN的运行需要频繁访问存储数据,这会消耗大量时间。使用FPGA板上的本地存储器来存储常用数据,可以有效降低数据访...
CNN的不同卷积核的运算之间是相互独立的,而且全连接层的矩阵乘法不同行之间也是独立的,因此神经网络的推断在CPU平台上串行计算的方式是非常低效的。GPU可以通过流处理器实现一定的并行性,但是缺乏对于网络并行结构的深度探索,不是最优的方案。而基于FPGA的神经网络可以更好地实现网络并行计算与资源复用,因此本文采用FPGA...