3.基于FPGA的硬件加速器设计注意事项 在设计基于FPGA的硬件加速器时,需要注意以下几点: 3.1 并行性和流水线设计 FPGA具有并行计算的能力,合理地利用并行性可以提高硬件加速器的计算性能。同时,流水线设计也可以提高计算吞吐量。 3.2 存储器的设计与优化 在硬件加速器的设计中,存储器的设计与优化也至关重要。合理地设...
李煜龙,硕士生。摘要 为了提高中小规模设备卷积神经网络的推理速度,提出一种基于 FPGA的卷积神经网络硬件加速器设计方案。针对模型中的卷积运算单元,该硬件加速器采用输入、输出二维循环展开和循环分块的方法,设计128个并行乘法器单元。模型的输入输出接口采用双缓存设计,通过乒乓操作,降低数据传输带来的时间延迟。同时,采...
netfpga硬件路由器加速zynq实现 基于NetFPGA的硬件加速路由器的设计与实现 随着互联网流量的快速增长,网络数据处理已成为一项重要的挑战。 传统的路由器设计通常依赖于软件处理数据包,然而,这种方式在处 理大规模网络流量时可能会变得效率低下。为了解决这个问题,我们 提出了一种基于NetFPGA(可编程网络功能加速器)的硬件...
基于FPGA的硬件加速器设计的研究与应用
基于FPGA的硬件加速器的FIR流水结构滤波器实现、设计及验证-摘要:有限冲击响应(FIR)滤波器是数字通信系统中常用的基本模块。文章设计了一种流水结构的FIR滤波器,通过FPGA对其进行硬什加速控制。仿真结果验证了所设计的FIR流水结构滤波器功能的正确性。 随着数字通信技术的
目标检测硬件加速高层次综合field programmable gate arraytarget detectionhardware accelerationhigh-level integration采用粗细粒度优化,参数定点化与重排序等多种硬件加速方法,基于FPGA+SOC异构平台提出了一种低功耗目标检测加速器架构.针对现有研究的设计局限性,在Zynq 7000 系列FPGA上对YOLOv2算法进行新型多维度硬件加速,...
本发明公开了一种FPGA平台上加速LSTM神经网络算法的方法,FPGA即现场可编程门阵列平台,其包括通用处理器,现场可编程门阵列以及存储模块,包括以下步骤:使用Tensorflow对构建LSTM神经网络,并训练神经网络的参数;采用压缩手段将LSTM网络参数进行压缩处理,解决FPGA存储资源不足的问题;根据压缩后的LSTM网络的预测过程,确定适用于...
本发明公开了一种FPGA平台上加速LSTM神经网络算法的方法,FPGA即现场可编程门阵列平台,其包括通用处理器,现场可编程门阵列以及存储模块,包括以下步骤:使用Tensorflow对构建LSTM神经网络,并训练神经网络的参数;采用压缩手段将LSTM网络参数进行压缩处理,解决FPGA存储资源不足的问题;根据压缩后的LSTM网络的预测过程,确定适用于现场...
sobel硬件加速器研究验证优化通过对硬件加速器的目的和原理作详细介绍,以sobel硬件加速器的设计为研究内容,设计硬件加速器由计算单元,地址产生器,从机接口和控制状态机等构成,将各模块连接验证进行测试.系统连接通过对图像进行边缘检测处理,使系统总处理时间降低,从而优化复杂系统设计.doi:CNKI:SUN:GPRJ.0.2013-17-168...
硬件加速设计了一种基于FPGA的视频图像旋转系统.在Nios环境下利用图像旋转矩阵对像素坐标进行旋转变换,再使用双线性插值算法对像素值进行插值运算.为了解决图像数据量大,软件计算速度慢的问题,系统采用了CORDIC算法对旋转矩阵中的三角函数计算进行硬件加速实现,并以自定义指令的方式将该模块导入Nios II CPU核的ALU上.结果...