【摘 要】
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卷积神经网络是一种源自人工神经网络的多层感知器,它对图像的平移、比例缩放、倾斜等形式的变形具有高度的适应性,是提取图形特征的灵敏传感器,近年来得到越来越广泛的应用
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卷积神经网络是一种源自人工神经网络的多层感知器,它对图像的平移、比例缩放、倾斜等形式的变形具有高度的适应性,是提取图形特征的灵敏传感器,近年来得到越来越广泛的应用。目前,卷积神经网络主要基于通用处理器实现,但基于软件方式无法充分挖掘卷积神经网络的并行性,在实时性和功耗方面都不能满足应用的需求。由于FPGA计算资源丰富、灵活可配、开发周期短,越来越多研究者开始采用FPGA开发基于卷积神经网络的应用。本文根据卷积神经网络基本模型,从运算效率与数据重用两个角度分析了卷积运算的并行特征,并研究了激活函数的实现方式。以此为基础,设计了基于FPGA的卷积网络加速器。该加速器为主机+FPGA模式,采用流水结构提升运行效率；充分利用多种卷积运算并行性以平衡运算效率和数据载入带宽的需求；通过PWL逼近实现激活函数,兼顾了灵活性和资源消耗。在手写数字识别的实验中,该加速器每周期最多运行36次乘累加,在75M的频率下,峰值运算速率可达到0.915GMAC/s,相比通用CPU可实现5.65倍的加速,而功耗仅为通用CPU的3.07%。
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