| 一種基于FPGA的CNN硬件加速器實現 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大?。?span>4132 K | |
| 標簽： FPGA 行數據加載 模塊劃分 | |
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| 文檔介紹：提出了一種基于FPGA的通用CNN硬件加速器設計方案。針對計算量最大的卷積層，采用了輸入通道并行、核內并行、輸出通道并行三種加速方式，根據FPGA的片上資源，合理地設置相應并行度。在數據加載方面，采用相鄰數據位寬合并傳輸，有效提高了加速器的實際傳輸帶寬。基于行的數據流加載思想，設計了輸入緩存模塊。該緩存模塊只需緩存兩行數據即可開始卷積運算，有效地提前卷積運算的開始時間。在數據輸入、數據運算、數據輸出模塊之間，利用流水線循環優化方式，極大地提高了硬件的計算性能。最后將該加速器應用于VGG16和Darknet-19網絡，實驗表明，計算性能分別達到34.30 GOPS和33.68 GOPS，DSP計算效率分別高達79.45%和78.01%。 | |
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