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，...
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 并行计算:FPGA能够同时处理多个卷积核的计算,显著提高卷积层的计算速度。通过将卷积操作并行化,FPGA可以...
开发板FPGA型号：Xilinx--Zynq7010--xc7z010clg400-2；开发环境：Vivado2019.1；输入：ov5640摄像头，...
整体来说,cnn这种应用流水线控制相对cpu简单,没有写cpu的那一堆hazard让人烦心,也不用写汇编器啥的。太大的cnn放在fpga里挺费劲,做出创新很难,但是fpga上写个能用的lenet这种级别的cnn还是挺容易的。最后还可以依照惯例跟cpu比性能,跟gpu比功耗。
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...
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...
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...
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。
说明:通过识别加高斯白噪声的正弦波、余弦波、三角波较简单的实例来利用FPGA实现一维CNN网络,主要是实现CNN网络的搭建。 也就是将下列数据传输至FPGA,识别出下面哪些是正弦波、余弦波、三角波,通过简单实例实践,在融会贯通,最终实现雷达辐射源调制方式识别。